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opencv - 手势/姿势识别的特征提取方法

In lại Tác giả: Vũ trụ không gian 更新时间:2023-11-03 20:58:22 29 4
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我目前正在开发手语识别应用程序,我想在其中使用隐马尔可夫模型作为分类阶段,这意味着我将对手势/姿势进行分类以获得相关的字母或单词。

我目前已经完成了检测手的第一阶段。目前我可以获得许多可用于我的机器学习阶段的参数(特征),例如:

  • 手的凸包
  • 凸面缺陷
  • 手的质心
  • 边界旋转椭圆/矩形(例如,获得旋转所需的任何角度)
  • 手的轮廓
  • 时刻(我不确定这些到底是什么)

这些都可以通过openCv做到。

我的问题:一旦我拥有所有这些特征,我该如何执行“特征提取”阶段?即如果机器学习算法,在这种情况下 HMM 需要一组概率,我如何使用上述信息?

我的一个想法是使用此类信息创建一个特殊的数据结构来唯一标识每个手势,但我如何将其提供给机器学习技术? (在本例中为隐马尔可夫模型)

谁能指导我在这个特定阶段至少应该搜索什么,或者指导我展示我真正遇到的困难是什么?

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准备好观察集后,您可以将其提供给维特比算法,以检测可能产生这些观察结果的最佳状态序列。此外,您可以使用 Baum-Welch 算法在样本数据集上训练 HMM。你可以看看my blog post这是使用 HMM 识别动态手势的简单解释(尽管我没有使用 openCV 或扫描手的轮廓)。希望这可以帮助您对处理和学习阶段有一个大概的了解。

关于opencv - 手势/姿势识别的特征提取方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15467317/

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