Robuste Gesichtserkennung in C/C++?

Question 1

Ich suche nach einem robusten Gesichtserkennungsalgorithmus/-bibliothek, vorzugsweise in C (C++ ist auch in Ordnung; andere Sprachen kann ich bei Bedarf portieren). Ich habe verwendet OpenCV‘s-Implementierung in der Vergangenheit, aber ich glaube nicht, dass es für die Rotation unveränderlich ist. Es muss nicht in Echtzeit sein, aber es sollte auch nicht schrecklich langsam sein (vielleicht ein oder zwei Sekunden pro Foto sind in Ordnung). Auf der Suche nach hoher Zuverlässigkeit und nicht vielen Fehlalarmen. Kennt jemand gute Umsetzungen?

Question 2

Schauen Sie sich diese Seite an OpenCV-Wiki über die Gesichtserkennung mit Haarähnliche Merkmale.

@floppydisk: Derselbe Typ hat einen anderen gepostet Projekt Implementieren dieser Haar-ähnlichen Merkmale für die Gesichtserkennung.

Das Konzept ist nicht schwer zu verstehen und Sie könnten es sogar selbst umsetzen. Der vielleicht schwierigste Teil ist die Konstruktion der Kaskade von verstärkten Klassifikatoren (aber openCV hat all das leicht implementiert!)

Einige andere Methoden, die bei der Gesichtserkennung verwendet werden können und gegenüber affinen Transformationen invariant gemacht werden können, umfassen:

Eigengesichter mit SVD/PCA
Fourier-Deskriptoren
Statistische Formmodelle (dieses Papier im Speziellen)

Question 3

Sie könnten versuchen, einen Blick auf diese Bibliothek zu werfen:

http://vasc.ri.cmu.edu/NNFaceDetector/

Es zeigt in einem der Testfälle Gesichter, die gedreht sind. Wie Sie sehen können, wurde es als Dissertation geschrieben, also können Sie diese Arbeit auch lesen, wenn Sie möchten.

Question 4

Drüben auf Code Project hat jemand a gepostet detaillierte Beschreibung eines Projekts zur Gesichtserkennung sowie etwas C++-Quellcode für das Projekt und Links zu den von ihm verwendeten Bibliotheken. Sein Algorithmus konzentriert sich darauf, anhand von Farbunterschieden Hautflecken zu finden und dann zu testen, ob 19×19-Pixel-Bilder mit Gesichtern übereinstimmen. Ich bin nicht mit allen Bibliotheken für die Gesichtserkennung vertraut, aber wenn ich einen Teil seines Codes durchlese, haben viele Methoden und Funktionen CV im Namen, also verwendet er möglicherweise die OpenCV-Bibliothek, aber ich bin damit nicht vertraut, also ‘ bin mir nicht 100% sicher. Er gibt jedoch viele Erklärungen zu seiner Anwendung und den Quelldateien, sodass dies möglicherweise ein guter Ausgangspunkt ist.

Question 5

Mark – Sie sagen, dass OpenCV möglicherweise nicht rotationsinvariant ist

Was würde Sie daran hindern, vier Vergleiche durchzuführen und nach jedem Vergleich um 90° zu drehen?

Question 6

Das einzige, womit ich gearbeitet habe, ist Visionics FaceIt. Es funktionierte ziemlich gut, aber das letzte, was ich wusste, war sehr, sehr, sehr weit davon entfernt, frei zu sein (entweder wie beim Bier oder wie beim Sprechen).

Question 7

Ich habe keine Haar-Funktionen zur Gesichtserkennung verwendet, aber soweit ich mich erinnere, ist es möglicherweise effektiver, ein Gesicht zu erkennen als Eigenfaces / PCA.

Ich bin auf das Problem mit den Rotationsproblemen mit dem Gesicht gestoßen. Mein Gedanke ist, dass Sie vielleicht versuchen könnten, die Form anzupassen und das Objekt zu korrigieren. Probieren Sie es aus und orientieren Sie es am normalen Seitenverhältnis des Kopfes. Ich bin in meinem Projekt mit Eigenface nie so weit gekommen, aber lass mich wissen, wie das funktioniert. Das sollte in Matlab einfach sein. 😛