問題タブ [lbph-algorithm]

OpenCV が LBPヒストグラムに基づく分類子を提供することは既に確認しました。

しかし、LBP ヒストグラム自体にアクセスしたいと考えています。例えば：

OpenCVでこれを実行する関数はありますか?

LBPH アルゴリズムを使用して顔を検出および認識しようとしました。そのために、次の例を試しました。

OpenCV をマスターする 第 8 章 FaceRecognition

コードは実行され、EignefacesとFisherfaces では正常に機能しますが、 LBPH アルゴリズムを認識すると例外が発生します。私はそれを理解することはできません。例外は次のとおりです。

882行目で、

上記の行は、例外を引き起こす次の行の後に呼び出されます

それで、私は何を間違っていますか？専門家が来て、私を救ってください。ありがとう

顔認識アプリケーション用の均一なパターン マッピングを使用して、元の円形のローカル バイナリ パターン(LBP)を実装しようとしています。

これまでのところ、LBP 記述子の抽出と空間ヒストグラムの構築手順は完了しています。次に、顔の分類と認識のフェーズに取り組む必要があります。この主題の元の論文が示唆するように、最も単純な分類子は、2 つの顔画像の 2 つのヒストグラム間の非類似度の尺度としてカイ 2 乗統計を使用します。式は単純に見えますが、2 つのヒストグラムを分類する方法がわかりません。カイ 2 乗非類似度測定の結果の値に基づいて、2 つのヒストグラムが同じ顔または異なる顔を表しています。私の質問は次のとおりです。同じ顔と異なる顔の間の境界線として使用できる最適なしきい値は何ですか? どうすればその値を決定できますか?

インターネットでいくつかのソース コードに出くわし、LBP しきい値を 180.0 に設定しています。この値がどこから来たのかわかりません。

あなたの助けに感謝します。お読みいただきありがとうございます。

LBP ベースの顔検出について助けが必要なので、これを書いています。

OpenCV に実装された顔検出に関連して、次の質問があります。

1. lbpCascade_frontal_face.xml (これは opencv からのもの): internalNodes、leafValues、tree、features などとは何ですか? それらがアルゴリズムで使用されていることは知っています。しかし、それぞれの意味がわかりません。たとえば、特定の段階で特定の機能を使用し、他の機能を使用しないのはなぜですか? どの機能/ノードを選択するかをどのように決定していますか?

2. LBP_frontal_face_classifier.xml の特徴値とは何ですか? 私はそれらが4つの整数のベクトルであることを知っています。しかし、この機能をどのように使用すればよいでしょうか? 最初の機能へのステージ 0 アクセスだと思っていましたが、アクセスはこのパターンではありません。この機能へのアクセス パターンは何ですか?

3. 文献のすべての論文は、高レベルの概要のみを提供します。それらの記述は、主に近傍ピクセルからの LBP 計算で構成されています。しかし、この LBP 値は、分類子の要素に対してどのように使用されるのでしょうか?

4. 積分画像は、ピクセルの LBP 値の計算にどのように役立ちますか? HAARがどのように使われているか知っています。LBPを理解する必要があります。

私はいくつかの論文、記事を読みました。しかし、LBP ベースの顔検出のしくみやアルゴリズムの詳細について明確に説明しているものはありません。誰かが自分で顔検出プログラムを開発したい場合、従うべき手順は何ですか? それについて説明しているドキュメントはありません。

できれば、これらについて私を助けてください。私は感謝されます。

Kinect によってキャプチャされた CurtinFaces データセットがあります。深度画像に LBP と 3DLBP を適用したい (本作と同じ)。LBP と 3DLBP は 8 ビットの深度画像 (論文の図 2 を参照) で機能しますが、Kinect 深度画像は double 形式 (16 ビット) で保存されます。これが私の深度+ RGB画像です。深度値を 500..1500 から 0..255 の間でスケーリングして、8 ビットの深度画像を取得しました。スケーリングに使用されるコードは次のとおりです。

ここに私の結果があります：

すべての深度画像をスケーリングしてから、それらに LBP を適用しました。顔の分類後、結果は異常でした（35％）！だから、Kinect 深度画像を 8 ビットにスケーリングする方法を知りたいので、LBP を適用するのに適していますか?

前もって感謝します。

FS-LBPの方法でモーション推定をしたいのですが、NNMNを求めなければなりません。⊗記号がわかりません。この式は NNMN(m, n) =∑∑LBPt(i,j) ⊗ LBPt−1(i + m, j + n) です。− s ≤ m, n ≤ s − 1 LBPt は現在の画像です。LBPt-1 は参照画像フレーム (前の画像) です。ここで、LBPt と LBPt−1 はそれぞれ現在のフレームと参照フレームの LBP 変換であり、s は検索範囲です。

LBP と SVM を使用してリアルタイムの感情認識プログラムを作成したいと考えています。顔検出プロセスの後、キャプチャした画像を 32x32 ピクセルのグレースケール画像に変換しました。LBP のヒストグラムを作成して表示するのに苦労しています (単純で補間されていない LBP を使用しています)。これまでに得たのは、結果の LBP 画像をリアルタイムで表示することです。

アホネンら。アルの論文は次のように述べています

LBP 画像を m 個の局所領域に分割し、それぞれの (領域) からヒストグラムを抽出します

m 個の局所領域をどのように決定するか?

こことここで答えを探してい ましたが、意味がわかりませんでした。ここで空間ヒストグラムに関する berak の作業を見ましたが、まだ混乱しています。誰かが私に段階的に教えてもらえますか (はい、私は初心者です:/)。ここで14ページに示されているように、ヒストグラムを計算して表示する必要があります。

おそらく、ここで私の厄介なコードを表示する必要があります。

評判ポイントが足りないので、スクリーンショットを投稿できないようです:(

抽出機能に MATLAB でLBPを使用していますが、精度が低すぎます

LBPの機能ビンを減らす方法は?

どうもありがとう。