Обнаружение улыбки (любая альтернатива, кроме OpenCV?)

#iphone #opencv #face-detection

#iPhone #opencv #распознавание лиц

Вопрос:

Существует ли какая-либо библиотека, альтернативная OpenCV, которая обнаруживает улыбку.

Я не хочу использовать OpenCV, поскольку иногда ему не удается обнаружить лица из-за фона.

Какая-нибудь известная другая библиотека? кроме OpenCV?

Ответ №1:

Я бы рекомендовал взглянуть на The Machine Perception Toolbox (библиотека MPT). У меня была возможность немного поиграть с этим на семинаре OpenCV по в Goldsmiths, и там есть образец обнаружения улыбки на c .

Я полагаю, вы можете попробовать библиотеку MPT для iPhone с openframeworks или просто ссылаться на библиотеку из проекта iphone.

иногда не удается обнаружить лица из-за фона.

Идеальная настройка освещения гарантирует лучшие результаты, но, учитывая, что вы хотите использовать это на мобильном устройстве, вы должны сообщить своим пользователям, что распознавание улыбки может не сработать в экстремальных условиях (плохое освещение)

HTH

Комментарии:

1. @George: Я обнаружил проблему в обнаружении улыбки. Полностью ли этот haarcascade зависит от фонового состояния? потому что, если я делаю снимок в реальном времени, то успешный захват фотографий составляет около 30-40%, в то время как если я пытаюсь захватить любое изображение из Интернета, оно работает нормально. Не хотели бы вы прокомментировать это.

2. Я думаю, что условия освещения всегда будут влиять на результаты компьютерного зрения, независимо от используемых алгоритмов. Вы пробовали библиотеку MPT? Он использует несколько иные алгоритмы, чем haarcascades. В зависимости от вашего времени, доступного для этого, вы можете захотеть сгенерировать свой собственный XML-файл haar, используя больше примеров, приближенных к вашему сценарию использования для процесса обучения (для обучения посмотрите здесь: note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html )

3. Нет, я еще не пробовал библиотеку MPT. Не могли бы вы, пожалуйста, рассказать мне, как начать с библиотеки MPT в iphone? И да, я знаю, что условия освещения всегда влияют на результаты зрения. Итак, для этого я пытался сначала захватить лицо с удалением всего остального фона, а затем рассмотреть, улыбается лицо или нет. Но это само по себе очень сложно. Пока не удалось : (

4. Я раньше не использовал библиотеку MPT для iphone (у меня ее нет, и мне нужно будет обновиться до osx 10.6, прежде чем я смогу использовать текущий iOS sdk), поэтому, к сожалению, на вашем месте я бы не стал ждать. К счастью, сообщество openframeworks очень полезно, и я предлагаю спросить на форумах iOS, не пользовался ли кто-нибудь библиотекой MPT раньше, и, возможно, получить оттуда несколько подсказок ( forum.openframeworks.cc/index.php?board=25.0 ). То, что вы описываете с помощью каскадов Хаара, похоже на 2 обнаружения: используйте каскад обнаружения лица, и если лицо обнаружено, используйте каскад улыбки для прямоугольника лица, в противном случае ничего не делайте.

5. Еще раз привет, Джордж 🙂 Я загрузил openframeworks с Github. Я могу запустить все образцы, но если я пытаюсь запустить пример opencv, приведенный в openframeworks. Не работает, показывает 44 ошибки, и ошибки тоже не являются распространенными. Я думаю, что ссылки на файлы также отсутствуют. У вас есть какие-либо идеи, почему не может выполняться только пример opencv?

Ответ №2:

Как у вас обстоят дела с обнаружением улыбки? Я не вижу набор данных Haar, специфичный для улыбки, в каскадах обнаружения лиц OpenCV по умолчанию. Я подозреваю, что ваша проблема заключается в обучающих данных, а не в самом OpenCV.

Комментарии:

1. @regilarfry: Я пытаюсь использовать smileD_haarcascade_v0.05. Но он не обнаруживает улыбку. У вас есть какое-либо решение?

Ответ №3:

Egawer — хорошая отправная точка, если вам для начала нужно работающее приложение.

https://github.com/Atrac613/egawer-iOS

Я проверил обучающие изображения smileD_haarcascade_v0.05 и обнаружил, что они включают полное лицо. Итак, похоже, что это детектор «улыбающегося лица», а не только детектор улыбки. Хотя это кажется проще, оно также может быть менее точным.

Лучше всего создать свой собственный XML-файл Haar Cascade, но, по общему признанию, у большинства из нас, разработчиков, нет на это времени. Вы можете значительно улучшить результаты, выровняв яркость изображения.

Ответ №4:

iOS 7 теперь имеет встроенную поддержку обнаружения подобия в CoreImage. Вот разница в API:

Для iOS 7, да, теперь вы можете сделать это с помощью CoreImage.

Вот разница в API в iOS 7 Beta 2:

CoreImage

CIDetector.h

Добавлена CIDetectorEyeBlink

Добавлен CIDetectorSmile