Почему только пороговое значение глубины лучше, чем определение цвета кожи с последующим пороговым значением?
Я разработал алгоритм сегментации рук без использования определения цвета кожи. Вместо этого я использовал только значения глубины, т. Е. Пороговое значение глубины и некоторые проверки области, которые позволят убедиться, что изображение содержит только область руки.
Сначала я пытался использовать определение цвета кожи до определения глубины, но это дало странные результаты, я не знаю почему. Вот почему я пробовал без определения цвета кожи.
Хотя я получаю хорошие результаты, но у меня есть один вопрос относительно того же.
Я протестировал два общедоступных набора статических жестов, которые имеют сложный и загроможденный фон, реальные условия освещения и, в большинстве случаев, рука не является объектом, который находится на минимальном расстоянии от камеры.
Я хочу знать, каковы преимущества выполнения сегментации или распознавания, основанного только на значениях глубины? Одним из факторов для сравнения является скорость тестирования, но я не могу сравнить скорость, так как статьи, с которыми я сравниваю свою работу, не дали информацию о скорости в своей статье. Если кто-то дал эту информацию, то она не похожа на мою.
Как я могу сравнить подход сегментации с другими? Как только пороговая глубина может быть лучше, чем цвет + пороговая глубина?
Есть много работ, которые сделали это, но затем они использовали наборы данных, которые имеют руку как ближайший объект к камере, или они использовали скелет с цветовой меткой.
Я не могу оправдать свою работу. Пожалуйста, помогите мне на вещь.