Полуавтоматическое распознавание лица и глаз

Для анализа у нас есть последовательность изображений или фильм. Моя цель - создать полуавтоматическое распознавание лиц и глаз для этих последовательностей. Последовательности состоят из около 4000 изображений с фронтальным захватом человека, слегка движущегося. Я хочу обработать эти изображения полуавтоматическими или ручными, чтобы получить два/три ROI лица и глаз.Полуавтоматическое распознавание лица и глаз

Я пробовал каскадные классификаторы OpenCV, но для моих последовательностей они не оказываются надежными (с ручным управлением нам нужно получить 100%). Каскадные классификаторы не дают позиций, например. когда человек смотрит немного в сторону.

Есть ли какой-либо полуавтоматический подход для изображенийj, matlab или opencv/C++ для выбора/исправления rois вручную, если обнаружено ложное, или для выбора шаблонов для отслеживания?

источник

2013-12-09 refuzee

Если вы «отлично справляется с ручным аннотированием или исправлением данных, как может любое программное обеспечение не быть« достаточно прочным », поскольку вы всегда можете его исправить после того, как факс т? – aardvarkk

, если мне требуется больше времени, чтобы исправить, чем делать это вручную с самого начала, я бы проголосовал за ручной подход, так как я могу быстро измерять положение и размер рой в изображении и интерполировать (движения не настолько обширны) – refuzee

Если вы обрабатываете фильм, разумно предположить, что движение между кадрами низкое. Ниже приведен возможный подход.

Инициализировать первый кадр вручную (или получить пользовательский ввод, чтобы подтвердить/изменить позиции обнаруженных каскадных классификаторов)
Для следующего кадра, проверьте признаки, обнаруженные слишком далеко от первоначальных позиций , Вы также можете проверить, перемещаются ли позиции разных частей нелогично.
Остановите и попросите пользователя исправить точки, если обработка на шаге 2 подсказывает ошибки.

Примечание: с каскадами OpenCV обнаружение лица в целом является точным. Но обнаружение глаз не так точно, и вы не можете обнаружить оба глаза в некоторых кадрах. Некоторые проекты используют AAM (Active Appearance Models) для надежного отслеживания лица, и это может сработать для вас.

источник

2013-12-10 02:22:24 Totoro

Я думал о том, что, возможно, используя seomthing как шаблон ROI для сопоставления. Вы знаете какой-нибудь легкий подход к этому? – refuzee

Я использовал шаблон соответствия области между глазами, потому что он, как правило, надежный. Следить за глазами сложно, потому что они меняются при мигании. [Этот документ] (http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.8.9980&rep=rep1&type=pdf) описывает этот подход. – Totoro