얼굴 특징 검출 및 추적

나는 감지하고 내가 정면에서 얼굴 특징 검출을 완료 한 얼굴 특징 검출 및 추적

는, 중립 식, 좋은 조명 조건이 OpenCV의 비올라 - 존스 얼굴과를 사용하여 포즈

2 차원 영상에 입술과 눈의 모서리를 추적 할 특징 지점 탐지기.

나는 haarcascade_frontalface_alt, haarcascade_eye, haarcascade_mcs_mouth xml 파일에 CascadeClassifier::detectMultiScale을 사용했습니다. 그것은 15 도의 회전과 중성적인 표현까지 작동합니다.

하지만 지금은 얼굴의 특징 (눈과 입이 이미지와 유사 함)이 아래 조건에서 감지되는지 알고 싶습니다. ??

표현 개까지
머리 회전 -, 웃고, 웃는 이야기들, ...

OpenCV의 어떤 라이브러리 또는 구현이며, 반드시하지 않습니다 벌금. 처음에는 어떤 참고서에도 좋습니다. 3D Range 카메라 및 기타 3D 카메라 센서를 사용할 수 없습니다.

출처

2013-03-16 2vision2

"LandMarks", "Active Shape Models", "ActiveAppearance Models"를 찾으십시오 – berak

@ break : 답장을 보내 주십시오 ..이 모델은 정면이 아닌 모델에서도 작동합니까? – 2vision2

당신은 아마도 자신의 모델을 훈련시켜야 할 것입니다. stasm 또는 asmlib과 같은 대부분의 패키지에는이 도구도 포함되어 있습니다. 또한 새로운 [프로필 얼굴을위한 lbp 카스케이드] (https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/lbpcascades/lbpcascade_profileface.xml)보기가 있습니다. – berak

이미 질문을 올렸습니다 : Facial Feature Points Detection using OpenCV. 그리고 저는 이것을 자신의 질문과 중복시켜야한다고 유혹합니다.

이것은 이미 널리 사용되는 flandmark 도구를 사용하여 질문에 대한 답변입니다. 이 질문의 유일한 차이점은 포즈 변화가 더 큰 정도, 즉 최대 45도까지 묻는 것입니다. 관련 항목 paper을 flandmark로 읽으면 평가를 위해 최신 상태 데이터 세트 인 Labeled Faces in the Wild (LFW) 중 하나에서 평가합니다.이 범위는 이미 포즈 변화의 중간 범위를 포함합니다.

포즈를 취한 얼굴의 정확도를 위해 속도를 희생하려는 경우 2012 년의 또 다른 작업은 LFW보다 자세 변화가 더 많은 것으로 주장 할 이미지 세트보다 훨씬 더 조밀 한 랜드 마크 알고리즘을 평가합니다. 작품의 프로젝트 웹 페이지는 here입니다.

나는이 질문이 서로 유사하고 질문에 대해 새롭고 가치있는 것이 무엇인지 분명하게 설명 할 것을 권장합니다.

출처

2013-07-04 19:32:11 bjou

얼굴 특징 검출 및 추적

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