手部区域提取
如题。在一个视频序列里提取人的手部轮廓（假设人正对着电脑，现在需要识别人在摄像头前做的手势）。现在最大的问题是不知道如何提取出手部轮廓并把其他像素归零。肤色检测的话，人脸的影响还特别大。
想请问一下有什么比较鲁棒的算法？
[解决办法]
主要是手动还是身体都动？
如果手的幅度相对大不少的话
利用视频之间的视差就比较容易分割出来
或者，通过人手相对身体的位置关系，在第一帧里确定手的位置，之后就好办了
[解决办法]
相邻两帧图像相减就能得到运动物体的大概位置
在此缩小的范围内确定是否是手
需要利用手的特征信息，比如手的面积和整个人体面积的比例范围等
分割出来手的区域，提取轮廓就简单了
手要是离开视频里，这就比较麻烦了，需要些预估条件
比如，手再进来的位置应该在出去位置的附近
你要是天马行空。。。。。。
那只能当第一帧来处理了
[解决办法]
最鲁棒的是根据3D摄像机获得深度图像，在深度图上的识别，如同微软的kinect。可以达到产品级，做到全身各个关节点跟踪，产品是xbox。
根据2D彩色相机的算法，肤色，模版匹配，meanshift跟踪...目前没有一个能走出实验室的。
