Признаки обнаружения лица Viola-Jones 180k

Я реализую адаптацию алгоритм обнаружения лица Виолы-Джонса. Эта технология основана на размещении подкадра в 24х24 пикселя внутри изображения и последующем размещении в нем прямоугольных элементов в каждой позиции с любым размером.

Эти функции могут состоять из двух, трех или четырех прямоугольников. Представлен следующий пример.

Rectangle features

Они утверждают, что исчерпывающий набор более 180k (раздел 2):

Учитывая, что базовое разрешение детектора равно 24x24, исчерпывающий набор элементов прямоугольника довольно большой, более 180 000. Обратите внимание, что в отличие от основания Хаара набор прямоугольников функции являются неполными.

Следующие утверждения явно не указаны в документе, поэтому они являются предположениями с моей стороны:

  • Есть только 2 двух прямоугольника, 2 трех прямоугольника и 1 функция с четырьмя прямоугольниками. Логика этого заключается в том, что мы наблюдаем разницу между выделенными прямоугольниками, а не явно цвет или яркость или что-то в этом роде.
  • Мы не можем определить тип функции A как 1x1 пиксельный блок; он должен иметь по крайней мере 1x2 пикселя. Кроме того, тип D должен быть не менее 2x2 пикселя, и это правило выполняется в соответствии с другими функциями.
  • Мы не можем определить тип функции A как блок пикселя 1x3, поскольку средний пиксель не может быть разбит на разделы, а вычесть его из себя идентично блоку пикселов 1x2; этот тип функции определяется только для равномерной ширины. Кроме того, ширина типа функции C должна быть делимой на 3, и это правило выполняется в соответствии с другими функциями.
  • Мы не можем определить функцию с шириной и/или высотой 0. Поэтому мы перебираем x и y на 24 минус размер функции.

Исходя из этих предположений, я подсчитал исчерпывающий набор:

const int frameSize = 24;
const int features = 5;
// All five feature types:
const int feature[features][2] = {{2,1}, {1,2}, {3,1}, {1,3}, {2,2}};

int count = 0;
// Each feature:
for (int i = 0; i < features; i++) {
    int sizeX = feature[i][0];
    int sizeY = feature[i][1];
    // Each position:
    for (int x = 0; x <= frameSize-sizeX; x++) {
        for (int y = 0; y <= frameSize-sizeY; y++) {
            // Each size fitting within the frameSize:
            for (int width = sizeX; width <= frameSize-x; width+=sizeX) {
                for (int height = sizeY; height <= frameSize-y; height+=sizeY) {
                    count++;
                }
            }
        }
    }
}

Результат 162,336.

Единственный способ, который я нашел, чтобы приблизиться к "более 180 000", о которых говорят Виола и Джонс, - это предположение № 4 и введение ошибок в код. Это включает в себя изменение четырех строк соответственно:

for (int width = 0; width < frameSize-x; width+=sizeX)
for (int height = 0; height < frameSize-y; height+=sizeY)

В результате получается 180,625. (Обратите внимание, что это эффективно предотвратит, когда функции будут касаться правой и/или нижней части подкадра.)

Теперь, конечно, вопрос: допустили ли они ошибку в их реализации? Имеет ли смысл рассматривать объекты с поверхностью нуля? Или я вижу это неправильно?

ОТВЕТЫ

Ответ 1

При ближайшем рассмотрении ваш код выглядит правильно для меня; что заставляет задуматься, были ли у исходных авторов ошибка "один за другим". Я думаю, кто-то должен посмотреть, как это реализует OpenCV!

Тем не менее, одно предложение облегчить понимание состоит в том, чтобы перевернуть порядок циклов for, перейдя по всем размерам сначала, а затем перейдя по возможным местоположениям с учетом размера:

#include <stdio.h>
int main()
{
    int i, x, y, sizeX, sizeY, width, height, count, c;

    /* All five shape types */
    const int features = 5;
    const int feature[][2] = {{2,1}, {1,2}, {3,1}, {1,3}, {2,2}};
    const int frameSize = 24;

    count = 0;
    /* Each shape */
    for (i = 0; i < features; i++) {
        sizeX = feature[i][0];
        sizeY = feature[i][1];
        printf("%dx%d shapes:\n", sizeX, sizeY);

        /* each size (multiples of basic shapes) */
        for (width = sizeX; width <= frameSize; width+=sizeX) {
            for (height = sizeY; height <= frameSize; height+=sizeY) {
                printf("\tsize: %dx%d => ", width, height);
                c=count;

                /* each possible position given size */
                for (x = 0; x <= frameSize-width; x++) {
                    for (y = 0; y <= frameSize-height; y++) {
                        count++;
                    }
                }
                printf("count: %d\n", count-c);
            }
        }
    }
    printf("%d\n", count);

    return 0;
}

с теми же результатами, что и предыдущие 162336

Чтобы проверить это, я протестировал случай с окном 4x4 и вручную проверил все случаи (легко подсчитать, так как формы 1x2/2x1 и 1x3/3x1 совпадают только с поворотом на 90 градусов):

2x1 shapes:
        size: 2x1 => count: 12
        size: 2x2 => count: 9
        size: 2x3 => count: 6
        size: 2x4 => count: 3
        size: 4x1 => count: 4
        size: 4x2 => count: 3
        size: 4x3 => count: 2
        size: 4x4 => count: 1
1x2 shapes:
        size: 1x2 => count: 12             +-----------------------+
        size: 1x4 => count: 4              |     |     |     |     |
        size: 2x2 => count: 9              |     |     |     |     |
        size: 2x4 => count: 3              +-----+-----+-----+-----+
        size: 3x2 => count: 6              |     |     |     |     |
        size: 3x4 => count: 2              |     |     |     |     |
        size: 4x2 => count: 3              +-----+-----+-----+-----+
        size: 4x4 => count: 1              |     |     |     |     |
3x1 shapes:                                |     |     |     |     |
        size: 3x1 => count: 8              +-----+-----+-----+-----+
        size: 3x2 => count: 6              |     |     |     |     |
        size: 3x3 => count: 4              |     |     |     |     |
        size: 3x4 => count: 2              +-----------------------+
1x3 shapes:
        size: 1x3 => count: 8                  Total Count = 136
        size: 2x3 => count: 6
        size: 3x3 => count: 4
        size: 4x3 => count: 2
2x2 shapes:
        size: 2x2 => count: 9
        size: 2x4 => count: 3
        size: 4x2 => count: 3
        size: 4x4 => count: 1

Ответ 2

все. Еще есть некоторая путаница в бумагах Виолы и Джонса.

В своей работе CVPR'01 ясно сказано, что

"Более конкретно, мы используем тривиды функций. Значение a функция с двумя прямоугольниками - это разница между суммой пикселей в двух прямоугольных областях. Области имеют одинаковый размер и формы и горизонтали или (см. рис. 1). Функция с тремя прямоугольниками вычисляет сумму в двух внешних прямоугольники вычитаются из суммы в центральный прямоугольник. Наконец a четырехугольная функция".

В работе IJCV'04 сказано точно то же самое. Таким образом, 4 функции. Но, как ни странно, на этот раз они заявили, что исчерпывающий набор функций - 45396! Это, похоже, не является окончательной версией. Я предполагаю, что там были введены некоторые дополнительные ограничения, такие как min_width, min_height, отношение ширины/высоты и четное положение.

Обратите внимание, что обе бумаги загружаются на его веб-страницу.

Ответ 3

Не прочитав всю бумагу, формулировка вашей цитаты торчит у меня

Учитывая, что базовое разрешение детектор 24x24, исчерпывающий набор элементов прямоугольника довольно велика, более 180 000. Обратите внимание, что в отличие от Основание Хаара, набор прямоугольников функции являются неполными.

"Набор элементов прямоугольника является неполным" "Исчерпывающий набор"

это звучит для меня как настройка, где я ожидаю, что бумажный писатель продолжит объяснять, как они отбирают пространство поиска до более эффективного набора, например, избавляясь от тривиальных случаев, таких как прямоугольники с нулевой площадью поверхности.

изменить: или использовать какой-то алгоритм машинного обучения, как абстрактные намеки на. Исчерпывающий набор подразумевает все возможности, а не только "разумные".

Ответ 4

Нет никакой гарантии, что любой автор любой бумаги будет прав во всех своих предположениях и выводах. Если вы считаете, что предположение № 4 справедливо, сохраните это предположение и опробуйте свою теорию. Вы можете быть более успешными, чем оригинальные авторы.

Ответ 5

Достаточно хорошее наблюдение, но они могли бы неявно опустить рамку 24x24 или "переполнить" и начать использовать первые пиксели, когда они выходят за границы, как в поворотных сменах, или, как сказал Бретон, они могут рассмотреть некоторые функции как "тривиальные функции", а затем отбросить их с помощью AdaBoost.

Кроме того, я написал Python и Matlab версии вашего кода, чтобы я мог сам проверить код (проще отлаживать и следовать за мной), и поэтому я размещаю их здесь, если кто-нибудь найдет их полезными когда-нибудь.

Python:

frameSize = 24;
features = 5;
# All five feature types:
feature = [[2,1], [1,2], [3,1], [1,3], [2,2]]

count = 0;
# Each feature:
for i in range(features):
    sizeX = feature[i][0]
    sizeY = feature[i][1]
    # Each position:
    for x in range(frameSize-sizeX+1):
        for y in range(frameSize-sizeY+1):
            # Each size fitting within the frameSize:
            for width in range(sizeX,frameSize-x+1,sizeX):
                for height in range(sizeY,frameSize-y+1,sizeY):
                    count=count+1
print (count)

Matlab:

frameSize = 24;
features = 5;
% All five feature types:
feature = [[2,1]; [1,2]; [3,1]; [1,3]; [2,2]];

count = 0;
% Each feature:
for ii = 1:features
    sizeX = feature(ii,1);
    sizeY = feature(ii,2);
    % Each position:
    for x = 0:frameSize-sizeX
        for y = 0:frameSize-sizeY
            % Each size fitting within the frameSize:
            for width = sizeX:sizeX:frameSize-x
                for height = sizeY:sizeY:frameSize-y
                    count=count+1;
                end
            end
        end
    end
end

display(count)