問題

私はカスケード分類器に基づいてオブジェクト検出器を作成したいと思いますが、唯一の問題は、LBPとHaarの機能が回転不変ではないということです。私の頭に浮かぶ最初のことは、さまざまな角度でトレーニングサンプルを回転させることですが、結果の分類子が良い品質を持ち、さらにオブジェクトが伸びた比率を持つ可能性があるとは思いません。例えば、iPhoneはリアルタイムで顔を認識するので、どのようにこれを達成するのだろうか?私は

  ベストアンサー

https://github.com/nenadmarkus/pico で利用可能なオブジェクト検出フレームワークをチェックしてください。

フレームワークでは、カスタムオブジェクト検出器(例えば、正面、直立面を見つけるなど)を学び、実行時にバリアント検出のためにそれを使用できます。

これは、いくつかの異なるオリエンテーションでオブジェクト検出器の回転バージョンで画像をスキャンすることによって実現されます。これは、カスケード再トレーニングや画像リサンプリングなしで行うことができ、現代のマシンではリアルタイムで動作するはずです(提供された顔検出デモが行います)。

詳細は、 http://arxiv.org/abs/1305.4537 で利用可能な論文に記載されています。

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