OpenCVの顔検出器の検出過程を可視化した動画。
ここで使われているアルゴリズムはViola-Jones法。この手法による顔検出のポイントは、以下の2つのステップ。
- 前処理:大量の学習データを用いたAdaBoostによる識別器の学習
- 高速な検出処理:Haar-Like特徴量を用いたCascade構造の識別器で画像中を高速全探索
弱い識別器を連結したCascade型の識別器でザルのように順に画像を選別していく。
弱い識別器の集合で強い識別器を作る方法は、集団学習とかアンサンブル学習とか呼ばれる。
この動画では、赤い枠で走査して、枠内のピクセルをCascadeに通過させて識別している様子が可視化されている。
もともとこの動画は、一般的な顔認識で検知されないようにするためのメイク & ヘアスタイル『CV Dazzle』の解説の一部らしい。
This video visualizes the detection process of OpenCV’s face detector.
The algorithm uses the Viola Jones method of calculating the integral image and then performing some calculations on all the areas defined by the black and white rectangles to analyze the differences between the dark and light regions of a face.
The sub-window (in red) is scanned across the image at various scales to detect if there is a potential face within the window. If not, it continues scanning.
If it passes all stages in the cascade file, it is marked with a red rectangle. But this does not yet confirm a face. In the post-processing stage all the potential faces are checked for overlaps.
Typically, 2 or 3 overlapping rectangles are required to confirm a face. Loner rectangles are rejected as false-positives.
This visualization was done as part of the documentation for CV Dazzle, camouflage from face detection.
For more information, visit cvdazzle.com
http://japanese.engadget.com/2011/03/17/cv-dazzle/
参考:コンピュータビジョンのセカイ – 今そこにあるミライ
http://news.mynavi.jp/series/computer_vision/010/
http://news.mynavi.jp/series/computer_vision/011/
2014/08/20追記:
【動画】Adaboostによる顔検出アルゴリズムの様子がよくわかるCUDAのデモ
関連記事
Mitsuba 3:オープンソースの研究向けレンダラ
Adobeの手振れ補正機能『ワープスタビライザー』の秘密
自前のShaderがおかしい件
オープンソースの顔認識フレームワーク『OpenBR』
OpenCVで顔のモーフィングを実装する
Python for Unity:UnityEditorでP...
CGのためのディープラーニング
PSPNet (Pyramid Scene Parsing ...
PythonのHTML・XMLパーサー『BeautifulS...
Alice Vision:オープンソースのPhotogram...
ポイントクラウドコンソーシアム
WordPress on Windows Azure
Javaで作られたオープンソースの3DCGレンダラ『Sunf...
ブログが1日ダウンしてました
Model View Controller
Raspberry PiのGPIOを操作するPythonライ...
Deep Fluids:流体シミュレーションをディープラーニ...
bpy-renderer:レンダリング用Pythonパッケー...
画像生成AI Stable Diffusionで遊ぶ
MRenderUtil::raytrace
iOSデバイスと接続して連携するガジェットの開発方法
スクラッチで既存のキャラクターを立体化したい
Iterator
TorchStudio:PyTorchのための統合開発環境と...
ポリゴンジオメトリ処理ライブラリ『pmp-library (...
Mean Stack開発の最初の一歩
COLMAP:オープンソースのSfM・MVSツール
UnityでARKit2.0
libigl:軽量なジオメトリ処理ライブラリ
Runway ML:クリエイターのための機械学習ツール
VCG Library:C++のポリゴン操作ライブラリ
openMVG:複数視点画像から3次元形状を復元するライブラ...
オープンソースの物理ベースレンダラ『Mitsuba』をMay...
MFnDataとMFnAttribute
サンプルコードにも間違いはある?
オーバーロードとオーバーライド
HD画質の無駄遣い その2
『手を動かしながら学ぶエンジニアのためのデータサイエンス』ハ...
Kubric:機械学習用アノテーション付き動画生成パイプライ...
LLM Visualization:大規模言語モデルの可視化
畳み込みニューラルネットワーク (CNN: Convolut...
マルコフ連鎖モンテカルロ法


コメント