4. Viola & Johnsのアルゴリズム
OpenCVの物体検出は、以下の手法を実装している
Rainer Lienhartand JochenMaydt, "An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection", IEEE ICIP 2002, Vol. 1, pp. 900- 903, Sep. 2002.
Ojalaand M. Pietikainen, “MultiresolutionGray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns”, IEEE Trans on PAMI, Vol. 24. No.7, July, 2002.(LBPの論文)
ここでは、大元となった以下の論文を元に解説する
Paul Viola and Michael J. Jones, "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features",
IEEE CVPR, 2001. 4
21. Local Binary Pattern (LBP)
Jo Chang-yeon, “Face Detection using LBP features”, CS 229 Final Project Report
•注目画素の8近傍の値が、注目画素より高いか低いかで ラベリングし、符号化
•全画素で符号を計算し、ヒストグラムを作成
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22. Local Binary Pattern (LBP)続き
Jo Chang-yeon, “Face Detection using LBP features”, CS 229 Final Project Report
•顔画像をM個のブロックへ分割(重なりなし)し、それぞれ のヒストグラムを求めて結合する(256×M個のビン)
•この結合ヒストグラムの一つのビンが弱識別器
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23. Histogram of Oriented Gradients (HOG)
1.画像をCellに分割
2.Cell内の勾配方向のヒストグラムを作成
3.Block内のCellが持つヒストグラムを連結して正規化
4.各ブロックの正規化ヒストグラムを連結してHOG特徴を作成
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Dalal, N. & Triggs, B. . Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. CVPR2005