vision.PeopleDetector function in Matlab

Question

누구도 vision를 사용하지 않았습니까? Matlab의 Computer Vision System Toolbox에서 PeopleDetector 기능을 사용 했습니까? 설치하고 이미지에 적용하려고했습니다. 교육용 이미지에서 사람을 감지해도 실제 사진에서는 아무 것도 감지하지 못합니다. 사람을 전혀 감지하지 못하거나 제시되지 않은 부분의 사람들을 감지합니다.

누구나이 기능을 사용해 본 경험이 있습니까? 감사합니다.

Answer 1

vision.PeopleDetector 오브젝트가 실제로 이미지에 수직으로 서있는 사람들을 감지 않는다 : 여기

은 샘플 이미지입니다. 그러나 대부분의 컴퓨터 비전 알고리즘처럼 100 % 정확하지는 않습니다. 실패한 샘플 이미지를 게시 할 수 있습니까?

성능을 향상시키기 위해 시도 할 수있는 몇 가지 사항이 있습니다. 'UprightPeople_96x48'에 ClassificationModel 매개 변수를 변경

• 보십시오. 서로 다른 데이터 세트에 대해 교육 된 객체와 함께 제공되는 두 가지 모델이 있습니다.
• 이미지의 인물의 크기 (픽셀 단위)는 얼마입니까? 기본 'UprightPeople_128x64' 모델을 사용하면 128x64 픽셀보다 작은 사람을 감지 할 수 없습니다. 마찬가지로 'UprightPeople_96x48' 모델의 경우 감지 할 수있는 가장 작은 크기의 사람은 96x48입니다. 이미지의 사람들이 그보다 작은 경우 imresize을 사용하여 이미지를 업 샘플링 할 수 있습니다.
• 더 많은 탐지를 얻으려면 ClassificationThreshold 매개 변수를 줄여보십시오.

편집 : 특정 이미지에 일부의 생각. 내 추측으로는이 종류의 이미지에 대해 교육받지 못했기 때문에 사람들 감지기가 여기에서 잘 작동하지 않는 것입니다. 두 모델에 대한 교육 세트는 보행자의 자연스러운 이미지로 구성됩니다. 아이러니하게도, 이미지가 완벽하게 깨끗한 배경을 가지고 있다는 사실로 인해 감지기가 꺼질 수 있습니다.

이 이미지가 일반적으로 다루어야하는 이미지 인 경우 몇 가지 제안 사항이 있습니다. 하나의 가능성은 사람들을 구분하기 위해 간단한 thresholding을 사용하는 것입니다. 다른 하나는이 이미지를 완벽하게 작동하는 일이 얼굴이나 상체, 감지 vision.CascadeObjectDetector을 사용하는 것입니다 : 내가 특정 기능 것을 사용하지 않은

im = imread('postures.jpg'); 
detector = vision.CascadeObjectDetector('ClassificationModel', 'UpperBody'); 
bboxes = step(detector, im); 
im2 = insertObjectAnnotation(im, 'rectangle', bboxes, 'person', 'Color', 'red'); 
imshow(im2);