>>890
物体検出は"物体オブジェクトのROIを指定し"の部分を機械的にするものだから
そこの次の段階なら認識だと思うのでhaartrainingを使うのは用途が微妙な気はする。
ROIの領域が必ず手でグーチョキパーの多クラス分類がしたいだけなら
Suppert Vector Machine等でやったほうがいいのでは。
http://opencv.jp/sample/svm.html

今のまま精度を上げたいなら
ROIの領域を正解画像が十分入るように広めにとることと
実験環境で分類器に入力されるのと同じ手の画像(背景差分して背景を塗りつぶしている?)を正解にすることと
createsamplesは2〜10倍に増やす用途に使って
1000枚くらいは実際の映像から切り出した画像を使うことだと思う。
チョキは指の開きを変えた正解画像がたくさん必要そう。
入力前に背景差分やラベリング等で加工しているなら
加工後の画像を正解や不正解に設定しないといけない。