Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Face detection and recognition using OpenCV

9,988 views

Published on

Face detection and recognition overview. Using OpenCV functions to detect and recognize face. Eigenfaces, FisherFaces, HaarClassifier, LBP, LBPH

Published in: Technology
  • Did u try to use external powers for studying? Like ⇒ www.WritePaper.info ⇐ ? They helped me a lot once.
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
  • Hi there! I just wanted to share a list of sites that helped me a lot during my studies: .................................................................................................................................... www.EssayWrite.best - Write an essay .................................................................................................................................... www.LitReview.xyz - Summary of books .................................................................................................................................... www.Coursework.best - Online coursework .................................................................................................................................... www.Dissertations.me - proquest dissertations .................................................................................................................................... www.ReMovie.club - Movies reviews .................................................................................................................................... www.WebSlides.vip - Best powerpoint presentations .................................................................................................................................... www.WritePaper.info - Write a research paper .................................................................................................................................... www.EddyHelp.com - Homework help online .................................................................................................................................... www.MyResumeHelp.net - Professional resume writing service .................................................................................................................................. www.HelpWriting.net - Help with writing any papers ......................................................................................................................................... Save so as not to lose
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
  • If you’re struggling with your assignments like me, check out HelpWriting.net. My friend sent me a link to to tis site. This awesome company. After I was continuously complaining to my family and friends about the ordeals of student life. They wrote my entire research paper for me, and it turned out brilliantly. I highly recommend this service to anyone in my shoes. HelpWriting.net.
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
  • Dating direct: ❤❤❤ http://bit.ly/39sFWPG ❤❤❤
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
  • Dating for everyone is here: ❤❤❤ http://bit.ly/39sFWPG ❤❤❤
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here

Face detection and recognition using OpenCV

  1. 1. Распознавание лиц с использованием OpenCV Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  2. 2. Какие задачи возникают при распознавании лиц? изображение Определение лиц в кадреизображении Определение ключевых точек Извлечение ключевых признаков Сопоставление с базой ключевых признаков Нормализация лица результат сопоставления Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  3. 3. Особенности реализации систем распознавания лиц Кооперация Тип сценария Отсутствие кооперации один к одному Обучающая выборка Тип сопоставления один ко многим одна камера Исходные данные решения с несколькими камерами, NIR Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  4. 4. Карта подходов и методов для определения лиц Определение лица Методы основанные на частных признаках (Feature-based methods) Контурный анализ, классификация цвета кожи, поискраспознавание анатомических признаков Методы основанные на обобщенных признаках (Appearance based methods) Используют мета-алгоритм AdaBoost, RealBoost …. и «слабые» классификаторы для построения «сильных» классификаторов. Локальные признаки: - HAAR-Like features - LBP - Gaussians fields Конкретная задача позволяет комбинировать подходы Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  5. 5. HAAR like features, LBP Haar like features[1, 5] Local binary patterns[2] Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  6. 6. Определение лица в кадре при разных углах зрения и наклона головы[3] Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  7. 7. Нормализация лица Active Shape Model[4] Active Appearance Model[10,6] Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  8. 8. Распознавание лиц. EigenFace[7] - Нормализация - Определение главных компонент, т.е. фактически имеющих наибольшую вариативность(дисперсию) (PCA) - Вычисление расстояния Мехаланобиса для Поиска ближайшего элемента Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  9. 9. FisherFace – Распознавание с использованием ЛДА[8] - Нормализация - Определение «набора линий» которые лучше всего разделяют классы Поиска ближайшего элемента отталкиваясь от найденных разделителей(дискриминант) Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  10. 10. Local binary patterns histograms[5] -Используются локальные признаки -Разделяем на M областей -Строим гистограммы -Полученные вектора гистограмм сравниваем Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  11. 11. Какие методы могут использоваться для решения конкретной задачи[9] Например, отчет победителя Utechzone Machine Vision Prize http://robinhsieh.com/?p=156 Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  12. 12. Используем OpenCV Определение лица: /** Global variables */ String face_cascade_name = "lbpcascade_frontalface.xml"; CascadeClassifier face_cascade; ……. //-- 1. Load the cascade if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ) printf("--(!)Error loadingn"); return -1; }; ….. face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0, Size(80, 80) ); samples/ObjectDetection2.cpp Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  13. 13. OpenCV CascadeClassifier.detectMultiscale - параметры image – Matrix of the type CV_8U containing an image where objects are detected. objects – Vector of rectangles where each rectangle contains the detected object. scaleFactor – Parameter specifying how much the image size is reduced at each image scale. minNeighbors – Parameter specifying how many neighbors each candidate rectangle should have to retain it. flags – Parameter with the same meaning for an old cascade as in the function cvHaarDetectObjects. It is not used for a new cascade. minSize – Minimum possible object size. Objects smaller than that are ignored. maxSize – Maximum possible object size. Objects larger than that are ignored. Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  14. 14. FaceRecognizer Методы : FaceRecognizer::train FaceRecognizer::update FaceRecognizer::predict FaceRecognizer::save FaceRecognizer::load Конструкторы createEigenFaceRecognizer(int num_components=0, double threshold=DBL_MAX) createFisherFaceRecognizer(int num_components=0, double threshold=DBL_MAX) createLBPHFaceRecognizer(int radius=1, int neighbors=8, int grid_x=8, int grid_y=8, double threshold=DBL_MAX) Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  15. 15. Базы изображений The Database of Faces http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/pub/data/att_faces.zip Yale Facedatabase A http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html Yale Face Database B http://vision.ucsd.edu/~leekc/ExtYaleDatabase/ExtYaleB.html The Database of Faces, formerly The ORL Database of Faces, contains ten different images of each of 40 distinct subjects The Yale Face Database A (size 6.4MB) contains 165 grayscale images in GIF format of 15 individuals. The extended Yale Face Database B contains 16128 images of 28 human subjects under 9 poses and 64 illumination conditions. Бабий А.С. - apratster@gmail.com
  16. 16. Литература 1)Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html 2)Face Recognition with OpenCV http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html#fisherfaces 3)Huang, C., Ai, H., Li, Y., Lao, S.: High-performance rotation invariant multiview face detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 29(4), 671–686 (2007) 4)An Introduction to Active Shape Models. Tim Cootes http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/Papers/asm_overview.pdf 5)Face Detection using Haar Cascade http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html 6)Gaze tracking based on active appearance model and multiple support vector regression on mobile devices http://opticalengineering.spiedigitallibrary.org/article.aspx?articleid=1089301 7)Распознавание изображений. Алгоритм Eigenface http://habrahabr.ru/post/68870/ 8)Fisherfaces http://www.bytefish.de/blog/fisherfaces/ 9)Utechzone Machine Vision Prize http://robinhsieh.com/?p=156 10)Active Apperance models. T.F. Cootes http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/AP06/Papers/cootes-eccv-98.pdf Бабий А.С. - apratster@gmail.com

×