サルでもわかる顔検出の原理 - 科学信仰
顔検出機能はここ数年で急激に普及してデジカメとかケータイとかにフツーに入るようになったり、Google画像検索のオプションに入ってたりして、すっかりコモディティ化しちゃってるけど、ちょっと前まではすごい困難で実用化に手を出すなんてとてもとてもな技術だったんだよね。 2001年のViola & Johnsの論文*1で超高速＆超正確な検出アルゴリズムが発表されるまでは。 これの画期的だった点は非力なパソコン（とか現在のケータイ内蔵CPUとか）で画像中からリアルタイムに顔を検出できたことなんだ。 キモは３点。 Integral-ImageによるHaar-like検出器の高速演算 AdaBoostによる検出能力の強化 多段フィルタ（cascade）による非顔領域の高速排除 具体的にどれがViolaらのオリジナルの仕事なのかはよく知らないけれど。 少なくとも一個目と三個目はそうな気がする。 Inte
サルでもわかる顔検出２ - 科学信仰
これは「サルでもわかる顔検出の原理」の続きです。 群盲象を撫でる。 Kidney International - Figure 1 for article: The elephant in uremia: Oxidant stress as a unifying concept of cardiovascular disease in uremia 前回、顔検出を実用レベルに引き上げたViola＆Jonesの論文を簡単に解説したけど、Violaらが論文にあげた三つの貢献のうちadaBoostについては、ややこしいということであいまいにしか書いてなかった。 なので今日はそのadaBoostアルゴリズムについて解説してみたいと思う。 コンピュータに画像から顔を検出させるという課題はとても難しい。 人間がどうやって視野の中から顔を検出してるのか、その機構自体が全然判ってないんだから、真似ることも
OpenCVでhaartrainingを利用する際の注意事項 - tech::hexagram
研究でハマったのでメモ書き程度に．画像処理に関する記事です． Win32bitマシンでhaar-like特徴量を利用した物体検出，haartraining.exeを利用する時若干注意すべきことがあります． そもそもhaar-like特徴量とは Haar-like特徴とは、画像における特徴量として、照明条件の変動やノイズの影響を受けやすい各画素の明度値をそのまま用いるのではなく、近接する2 つの矩形領域の明度差を求めることで得られる特徴量である． S高専h19d04戦記 回転不変ではないものの照明影響不変・拡大縮小不変であるので顔検出など形状が決まっているものに対して特徴検出が有効な特徴量となっています． haar-like特徴量を利用した手っ取り早い検出器の作成 Gihyo.jpさんの記事がまとまって見やすいのでこちらを参考にしてください． http://gihyo.jp/dev/feat
OpenCV 2.4.2で分類器を作る - shkh's blog
最近、OpenCVで遊んでいて、付属の顔検出用の分類器の精度があまり良くないので、自分で作ってみることにした。ドキュメントがとっ散らかっているので、メモとして残す。 次の画像は付属の分類器を使って検出したもの。False-Positiveも多くて、うまく顔を捕捉できていないのがわかる。 OpenCVはバージョン2.4.2を使った。 手順としては サンプルの収集 ラベル付け 分類器の生成 となる。 1. サンプルの収集 今回は、ポジティブサンプルとネガティブサンプル用にあわせて10392枚集めた。 画像検索のAPIでは、Bing Search API on Azureが一番いいと思う。Googleは制限がきつくて、Yahooはクレカの登録が要る。 Bingはこちらで無料プランを登録すれば良い。使うときはAuthヘッダにアカウントキーを入れてやれば良い。スクリプトは以下にあげておいた。 htt
OpenCV for Android のサンプル・チュートリアル一覧 | Blog はじめました
OpenCV for Android 2.4.3.2 に含まれているチュートリアルとサンプルコードの一覧をまとめてみました。 Tutorial 1 Add OpenCV OpenCVを利用してカメラ画像を取得＆画面表示するだけの，素朴すぎるチュートリアル。 メニューからJavaCamera(OS標準カメラAPI)とNativeCamera(OpenCV独自実装カメラドライバ)を切り替えられます。NativeCamera は機種依存性が強いので，端末によっては正しく機能しないかもしれません。 画面左上には処理FPSが青字描画されています。(Galaxy Nexus では15fps@960×720ほど出ていました。) Tutorial 2 Use OpenCV Camera カメラ機能に簡単な画像フィルタを追加したチュートリアル。 メニューからグレースケールフィルタ(Preview GRAY,
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
アンドロイドでOpenCV：色検出
アンドロイドでOpenCVを使ってみる..の第二弾。 「色検出」です。 ネット上で面白いコードを見つけたので、早速やってみました。 元ネタはこちら まずは、赤色と肌色の２種類。 色検出のサンプルコード New 検出する色の数を増やしてみました。 結果はこんな感じ。 例えば、赤色を検出してみましょう。 ディスプレイにこんな画面を表示しておきます。元画像です。 メニュの「赤色」をタップすると検出を開始します。 赤色が無くて何も検出されない場合はこんな画面です。 色を変えると、こんな感じで検出されます。 色を変えた画像です。 肌色は、各自でやってみてください。人の顔なんかを検出すると、かなり「ホラー」な雰囲気でビビリます。 夜中に一人でやるのは避けましょう。 コードは、「顔検出」で使ったベースコードの使い回しです(^^)。 不要なコードも混じってますが、まあ今後なんかの役に立つやもしれんので、残
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://www.xmist.net/blog/?tag=haartraining
Opeｎcv object detection_takmin
AndroidのNFC機能でFeliCaの読み書きをする | −ゆめログ− | ゆめみスタッフブログ
Mac OS 10.8, XCode 4.6環境でiOS用OpenCV 2.4.5の導入 | My First JUGEM
OpenCVをAndroidで動かしてみた