Viola-Jones-gezichtsdetector#

Het Viola-Jones-voorbeeldproject dat bij de CMUcam3 wordt geleverd, is een voorbeeld van een lichtgewicht gezichtsdetector. Het algoritme is gebaseerd op de bekende paper “Robust Real-Time Face Detection” van P. Viola en M. Jones uit 2004 (viola-ijcv04.pdf). De implementatie op de CMUcam3 retourneert coördinaten voor boxen waar het een gezicht in het beeld detecteert. Als je deze code test met een relatief uniforme achtergrond (zoals een witte muur), werkt hij redelijk goed. De afbeeldingen zijn getraind op de CMU-gezichtsdatabase zodat ze generaliseren naar alle gezichten. Soms kunnen bepaalde gezichten met kenmerken die niet in de database voorkomen de detector in de war brengen.

Sample Face 1 Sample Face 2

The paper (viola-ijcv04.pdf) introduces a novel technique to detect faces in real-time and with very high detection rate. It is essentially a feature-based approach in which a classifier is trained for Haar-like rectangular features selected by Adaboost. The test image is scanned at different scales and positions using a rectangular window, and the regions which pass the classifier are declared as faces. One of the major contributions of this paper is the extremely rapid computation of these features using the concept of Integral Image, which enables the detection in real-time. Additionally, instead of learning a single classifier and computing all the features for all the scanning windows in the image, a number of classifiers are learnt which are put together in a series to form a cascade. The classifiers in the beginning of the cascade are simpler and consist of smaller numbers of features. However, as one proceeds in the cascade, the classifiers become more complex. A region is reported as detection only if it passes all the classifier stages in the cascade. If it is rejected at any stage, it is discarded and not processed further. This way, the easier patches in the image which the “cascade of classifiers” is sure of not being a face, are rejected very early while the difficult regions are operated on by more complex classifiers. This greatly speeds up the detection process without compromising on the accuracy and provides high detection rate. This overall system provides performance comparable to the existing best face detector systems (Rowley et al., 1998 CVPR00.pdf; Schneiderman and Kanade, 2000 nips00.pdf; Roth at al., 2000 rowley-ieee.pdf) but with orders of magnitudes faster than any of these systems. On a conventional desktop, it can detect faces at 15 frames per second.

Meer informatie over de Viola-Jones-gezichtsdetector en de CMUcam3-implementatie ervan is te vinden in ons CC3 Face Detector-document.

Extra hulpprogramma’s en afbeeldingen

  • generate_feat_in_struct_for_C.m

    • Dit Matlab-bestand drukt het geleerde adaboost-model af in een tekstbestand zodat het gemakkelijk in vj.h kan worden geïmporteerd

  • get_scaled_feature.m

    • Dit bestand wordt gebruikt door generate_feat_in_struct_for_C.m

  • Testafbeeldingen die we gebruikten voor de viola-jones-gezichtsdetector