手画像に対してガウス混合モデルを利用した画像処理を行った 次元：３　要素：８ time 136205ms ![](https://i.imgur.com/QXWqxia.jpg =250x) ![](https://i.imgur.com/R4J3GFy.png =250x) time 248367ms ![](https://i.imgur.com/gSgzb66.jpg =250x) ![](https://i.imgur.com/2nJFCqt.png =250x) time 116198ms ![](https://i.imgur.com/mf130S7.jpg =250x) ![](https://i.imgur.com/6BE4a1j.png =250x) time 173535ms ![](https://i.imgur.com/AE9PqcZ.png =250x) ![](https://i.imgur.com/iO7Gkql.png =250x) 手の影で誤認することが多い ここから二値化を行うのだが、論文や今回の結果を加味してもあまり時間をかけすぎても良くないと思い、svmの作業の方に取り掛かっていました svmの作業の方は環境作りをしている最中なので具体的な結果はまだ出せていないです 向井さんが画像から陰を抜く 陰を除去する仕組みを取り入れるとより精度が向上するのかもしれない 手の領域とそれ以外という風に分けて　手の色の領域の画素分布を求める 手の色を指定してその色部分のみでガウス分布を作成し、その範囲の色のみを抜き取る その方が効率が良い