2009年1月30日金曜日

haar like 特徴

このエントリーをブックマークに追加 このエントリーを含むはてなブックマーク
opencvに入っているhaar like 特徴が顔の認識を担っているらしい。googleで検索するといっぱい引っかかる。backgammon boardの存在の検出はそれほど遠くないところにあるだろう。しかもこの検出は評価器+重み(学習データ)で構成されていて、顔用の学習データがライブラリについてくるようだ。まずはbackgammon board検出用の学習データを作ることから始めるのが適切だろう。

研究そのものは2002に出たもので、最近のデジカメの顔認識や、googleのフォトアルバムで人の顔をリストできるのもこれが基本になっているのだろう。回転縮小、パースに関して中立なんだろうなぁ・・・。

OpenCVで学ぶ画像認識@gihyo.jp


第一回に出てくる、

画像処理 画像に対して数学的な変換処理をかける
画像認識 画像をパターンに基づいて認識・分類する
画像理解 画像(2次元)から,被写体の三次元情報を復元する

はなかなか大事な整理かも。やりたいことは局面情報の生成なので画像理解に近いね。認識した上でさらに処理が必要ということだ。また、処理がレイヤをなしているという点も大事だ。

Haar-like特徴を使った顔検出とMean-Shiftトラッカによる 複数視点人物追跡システムどうしてgoogleでtopなのかは知らないが・・・。

一般的にHaar-like特徴を使った物体検出は特定の姿勢に限定され,例えば正面顔用の判別器は側面顔を検出することはできない.

ふうむ。

大脳皮質、カラム、視覚情報処理で引っかかるネタを想起するんだよね、Haar likeって。
光を使って脳の機能構造をイメージングする 大脳皮質のカラム構造と視覚情報処理

0 件のコメント: