Jump to content
Compvision.ru
Smorodov

Находим в кадре лица, человеческие фигуры, и т.д. и т.п

Recommended Posts

В библиотеки OpenCV есть стандартный классификаторы для поиска палец и ладоней человека ?

Стандартных нет.

В инете под заголовком handTracking нашел классификатор:

handtracking.rar

но пока не проверял (не знаю, что он ищет :) ).

Share this post


Link to post
Share on other sites
Стандартных нет.

В инете под заголовком handTracking нашел классификатор:

Прикрепленный файл handtracking.rar ( 54,86 килобайт ) Кол-во скачиваний: 0

но пока не проверял (не знаю, что он ищет smile.gif ).

Проверил на нескольких картинках

похоже что данный классификатор ищет пальцы рук.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Есть набор утилит haarkit. Скачивал в свое время готовый билд под Windows. Пользовался... Работает....

Share this post


Link to post
Share on other sites

Подскажите как обучить каскад для распознавание кошек и собак?

Share this post


Link to post
Share on other sites

а кто-нибудь знает еще ресурсы кроме приведенного в первом посте где есть уже готовые классификаторы?

нужно для распознования присутствия машины на фотографии. натренировал свой но он распознает максимум 20 машин из 100. эксперементы продолжаются, но может кто нибудь видел уже готовый?

Share this post


Link to post
Share on other sites
а кто-нибудь знает еще ресурсы кроме приведенного в первом посте где есть уже готовые классификаторы?

нужно для распознования присутствия машины на фотографии. натренировал свой но он распознает максимум 20 машин из 100. эксперементы продолжаются, но может кто нибудь видел уже готовый?

я пробовал - результат тоже не очень. проблема ясна: не смотря на большое разнообразие человеческих особей, на любом лице можно выделить характерные признаки (глаза, брови, нос, рот, контур лица). взаимное расположение этих признаковых элементов при этом не сильно меняется. с машинами сложнее... а какая конкретно задача?

Share this post


Link to post
Share on other sites
я пробовал - результат тоже не очень. проблема ясна: не смотря на большое разнообразие человеческих особей, на любом лице можно выделить характерные признаки (глаза, брови, нос, рот, контур лица). взаимное расположение этих признаковых элементов при этом не сильно меняется. с машинами сложнее... а какая конкретно задача?

уточняю - машина на фотогорафии как расположена? если просто факт присутствия, независимо от пространственного расположения - то это, наверное, уже ближе к нейронным сетям. даже хорошо обученный классификатор для лица не во всех случаях находит на фотографии лицо (только примерно 70-80%).

Share this post


Link to post
Share on other sites
уточняю - машина на фотогорафии как расположена? если просто факт присутствия, независимо от пространственного расположения - то это, наверное, уже ближе к нейронным сетям. даже хорошо обученный классификатор для лица не во всех случаях находит на фотографии лицо (только примерно 70-80%).

открываются ворота машина въезжает или выезжает. хочу отловить факт проезда или выезда. соответсвтвенно расположение либо машина сзади либа машина с переди.мысль использовать каскад Хаара.

была мысль еще через детектор движения делать.

можешь предложить более правильный способ с очень малым процентом ошибочных срабатываний или не срабатываний? я так понял у тебя был опыт работы с определением автомобиля в кадре?

Share this post


Link to post
Share on other sites
открываются ворота машина въезжает или выезжает. хочу отловить факт проезда или выезда. соответсвтвенно расположение либо машина сзади либа машина с переди.мысль использовать каскад Хаара.

была мысль еще через детектор движения делать.

можешь предложить более правильный способ с очень малым процентом ошибочных срабатываний или не срабатываний? я так понял у тебя был опыт работы с определением автомобиля в кадре?

можно попробовать через детектирование номера (можно и Хааром, вроде - в сети где-то встречалось что-то похожее). здесь ранее рассматривался этот вопрос. но вот как быть с изменением сцены? картинка-то динамическая будет. здесь, на мой взгляд, сначала детектор движения - изменения в определенной области кадра уже будет сигнализировать о въезде-выезде. дальше можно попробовать найти номер (прямоугольник). что-то в этом роде, наверное.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Я думаю, что можно попробовать натренировать классификатор на номер - должно получиться очень неплохо.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Здравствуйте,

Где можно достать готовые написанные библиотеки скрытых марковских моделей ... Необходимо для решения задач распознавания голоса.

Заранее спасибо. :)

Share this post


Link to post
Share on other sites
Здравствуйте,

Где можно достать готовые написанные библиотеки скрытых марковских моделей ... Необходимо для решения задач распознавания голоса.

Заранее спасибо. :)

HTK - Hidden Markov Model Toolkit - Speech Recognition toolkit. Сам пока не пробовал - руки не доходят.

http://htk.eng.cam.ac.uk/

Share this post


Link to post
Share on other sites
Я думаю, что можно попробовать натренировать классификатор на номер - должно получиться очень неплохо.

Пробовал натренировать для распознавания произвольных строк текста (навроде надписей на рекламных щитах) - что-то получается, а сам подход где-то в англоязычных источниках откопал. А вот с номерами не пробовал - задачи такой не было пока. Если у кого получится, отпишите.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Никому не встречался алгоритм отклонения захваченного лица от его фронтального вида?

Т.е. захватываться лица должны даже в профиль, но на распознавание отправляться только когда отклонение от фронтального вида незначительное...

Share this post


Link to post
Share on other sites

Использовать несколько классификаторов: для фронтальных лиц, для профиля. И отправлять на распознавание только в случае сработки фронтального классификатора.

Share this post


Link to post
Share on other sites
Использовать несколько классификаторов: для фронтальных лиц, для профиля. И отправлять на распознавание только в случае сработки фронтального классификатора.

Да, но углом отклонения от фронта тоже хотелось бы управлять, например задать этот угол в 5 градусов, или 6....

Share this post


Link to post
Share on other sites
Да, но углом отклонения от фронта тоже хотелось бы управлять, например задать этот угол в 5 градусов, или 6....

Есть вариант, находить глаза, затем вычислить среднюю точку между глаз. Потом по отклонению этой точки от центра изображения (области, которую выдает детектор лица) , найти поворот. Можно, для надежности искать еще рот и нос.

Другими словами использовать симметрию лица.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Сразу скажу, что не являюсь специалистом по распознаванию лиц. Но рассуждая логически, угол поворота лица можно узнать, зная расположение носа (рта, глаз, не важно, главное, чтобы можно было найти центр лица), а также границы лица. По расстояниям от центра лица до его краёв можно оценить угол поворота. Правда, подозреваю, что точность нахождения угла будет небольшой, зависит от расстояния до камеры.

P.S. Идеальным вариантом представляется работа по стереоизображению.

P.S2. Smorodov: мысль пришла одновременно.

Share this post


Link to post
Share on other sites

А как можно увеличить точность распознавания? возможна ли обработка изображения для более точного нахождения? (ищу глаза на изображении, но довольно часто получается ложное срабатывание, правда изображение слабо освещено)

Share this post


Link to post
Share on other sites
А как можно увеличить точность распознавания? возможна ли обработка изображения для более точного нахождения? (ищу глаза на изображении, но довольно часто получается ложное срабатывание, правда изображение слабо освещено)

Точность увеличить можно, если ввести фильтр по пропорциям, то есть парные глаза не могут сильно отличаться по размерам, лицо не может быть во много раз шире чем расстояние между глазами, и т.д. Пропорции лица можно найти в интернете.

Share this post


Link to post
Share on other sites
Точность увеличить можно, если ввести фильтр по пропорциям, то есть парные глаза не могут сильно отличаться по размерам, лицо не может быть во много раз шире чем расстояние между глазами, и т.д. Пропорции лица можно найти в интернете.

Как я понял, нужно в программе ввести процедуру, которая будет отслеживать центры найденных объектов, и игнорировать при использовании сведений пропорций лица ненужные . Я все так понял? или существуют какие-то специальные функции для этого?

Share this post


Link to post
Share on other sites
Как я понял, нужно в программе ввести процедуру, которая будет отслеживать центры найденных объектов, и игнорировать при использовании сведений пропорций лица ненужные . Я все так понял? или существуют какие-то специальные функции для этого?

Все правильно.

Специальных функций нет.

Share this post


Link to post
Share on other sites
Все правильно.

Специальных функций нет.

Спасибо большое за идею! И ещё такой вопрос: а можно как-нибудь обработать изображение, без потери его информативности и распозноваемости, чтобы хоть немного "улучшить" кадр от стандартной вэб-камеры, пробовал сглаживание, но оно не очень помогает именно для глаз, хотя при этом для поиска лица-помогает, или сможет помочь только более качественная вэб-камера)))

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now


  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×