問題タブ [haar-classifier]

私の haartraining プログラムは、現在私のコンピューターで実行されています。1700 の陽性サンプルと約 1300 の陰性サンプルを使用しています。次のコマンドラインを実行しました。

現時点でのレポートは次のとおりです。

したがって、トレーニングの第 2 段階が終了しても、0.4 の False Alert 比率が表示されます。いくつかのチュートリアルに従って、10 ステージのカスケードを選択しています。良い分類子は約 10^-5 FA であるべきだとどこかで読んだので、ステージ 2 の終わりに 0.404 を使用すると、ステージ 10 の終わりに 10^-5 FA レートに到達するのは難しくなると思います. 私は正しいですか？ネガティブサンプルとポジティブサンプルの改善はすでに止めるべきですか？

【追記】ステージごとのFA率と一般合格率を間違えたような…

別の質問が頭に浮かびます。ステージ数の影響は何ですか? パフォーマンス vs スピード ?

顔を検出するためにHaar-Cascade Classifierを使用しています。

現在、次の機能でいくつかの問題に直面しています。

フレームは、スキャンしようとしている写真です。

face_cascade は分類子です。

手を検出するようにハール カスケードをトレーニングしようとしています。サイズ 1000 の vec ファイルがあります。40 枚のポジティブ画像と 600 枚のネガティブ画像があります。ポジティブなイメージとネガティブなイメージの両方を落としてみました。次のコマンドを実行すると、次のエラーが表示されます。

中止 (コアダンプ)

ポジティブカウントを下げてプロセス全体をやり直そうとしましたが、それでも同じエラーが発生しました。助言がありますか？

ちなみに、私は次のチュートリアルに従っています: http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

ありがとうございました

特定の対象物のみに焦点を当てた画像が与えられた場合に、その対象物を高い精度で分類する分類器を作成しました。

ただし、この同じ分類器を、選択的検索またはスライディング ウィンドウを使用してより大きな画像をスキャンするオブジェクト検出器に適用すると、検出器のパフォーマンスは非常に低くなります。

理由がわかりません。これはコンピュータービジョンでは正常ですか? そして、解決策は何ですか？

Haar Cascade Classification を使用した Lucas Kanade アルゴリズムで顔追跡を実行しようとしています。Lucas Kanade は成功し、ユーザーを追跡できますが、残念ながら、ポイントを検出するための優れた機能の一部が背景のコーナーで無駄になっています。Haar Cascade の事実検出機能を使用して、検出された顔の座標を取得し、その制限された領域内のみに Lucas Kanade を適用したいと考えています。

基本的に、私は Haar Cascade を使用して事実を検出し、x、y、w、および h の値を取得し、それらの座標を使用してその制限された領域内に Lucas Kanade を適用したいと考えています (背景に適切な機能を割り当てて無駄にしないようにするため)。顔の特徴が検出されます)

Lucas Kanade アルゴリズムを実行しているコード行は次のコードです。

それ、どうやったら出来るの？

コード：