Detector de fețe Viola Jones

Proiectul de exemplu Viola-Jones care vine cu CMUcam3 este un exemplu de detector de fețe ușor. Algoritmul se bazează pe binecunoscuta lucrare „Robust Real-Time Face Detection” de P. Viola și M. Jones din 2004 (viola-ijcv04.pdf). Implementarea pe CMUcam3 va returna coordonate pentru casete unde detectează o față în imagine. Dacă testați acest cod cu un fundal relativ uniform (cum ar fi un perete alb), funcționează destul de bine. Imaginile sunt antrenate din baza de date de fețe CMU astfel încât să se generalizeze la toate fețele. Uneori, anumite fețe cu caracteristici care nu se găsesc în baza de date pot deruta detectorul.

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.

Mai multe informații despre detectorul de fețe Viola-Jones și implementarea sa pe CMUcam3 pot fi găsite în documentul nostru CC3 Face Detector.

Utilitare și imagini suplimentare

• generate_feat_in_struct_for_C.m

  • Acest fișier Matlab tipărește modelul adaboost învățat într-un fișier text astfel încât să poată fi importat cu ușurință în vj.h

• get_scaled_feature.m

  • Acest fișier este folosit de generate_feat_in_struct_for_C.m

• Imaginile de test pe care le-am folosit pentru detectorul de fețe viola-jones

  • Face DB Face DB2