Как правильно создать признаки Хаара?

Question

[resah]

Я пытаюсь научить распознавать лица с помощью метода Виолы-Джонса, результат уже есть (обученный сильный классификатор), но он далёк от идеального ошибка 10% примерно. И из-за этого я подумал над таким вопросом: А как правильно создавать просто сам признак (прямоугольник с черным одним прямоугольником). На данный момент я считаю, что все признаки размер 32*32, и в них уже находятся прямоугольники черные.
Правильно ли я делаю или можно сделать как-то лучше?
Буду благодарен за любую помощь.
upd: Работаю с лицами в фотографии 32 * 32; Добавляю пример работы на одной из самых распространённых как мне кажется картинок для теста.
Картинка:
Результат:

Answer 1

[Vindicar]

Без кода дать ответ сложно. Вообще выглядит как проблема с non-maximum suppression - грубо говоря, у тебя несколько соседних перекрывающихся окон дают отклик, так как они все содержат лицо. Нужно выбирать окно с самым сильным откликом, и либо отбрасывать, либо объединять сильно пересекающиеся с ним. Кроме того, можно пробовать отсекать те окна, у которых соседей слишком мало.

Кроме того, признак Хаара всегда состоит из черных И белых прямоугольников равной суммарной площади. Это связано с тем, что он оперирует суммарной яркостью в той или иной области окна. Так что признак с одним чёрным прямоугольником - это не признак. Что-то ты странно сформулировал.

Ну и наконец, каждый признак в отдельности - это слабый классификатор, поэтому из отдельных признаков собирается более сильный классификатор с помощью алгоритма бустинга (например, AdaBoost).

Comments

[resah]

Про non-maximum suppression спасибо, полезное замечание, но как создать правильный признак хотя бы с одним черным прямоугольником для изображения 32*32?
Просто как я посчитал их получается очень много, помогите, пожалуйста.

[resah]

Если считать, что есть размер признака по 2-м координатам 32*32
Расположение его относительное всего изображения 32*32
Верхний левый угол прямоугольника 32*32.
Уже > 10^8. Что ну очень много как мне кажется

[Vindicar]

resah, тебе пересказать как признаки Хаара работают? Не. ну я могу попробовать...
Каждый признак - это карта из трёх значений. Условно, 0 - пиксель игнорируется, 1 - пиксель считается "положительным", -1 - пиксель считается "отрицательным".
Тебе нужно найти сумму яркостей пикселей в "положительных" областях, и вычесть из неё сумму яркостей пикселей в "отрицательных" областях, а потом сравнить разность с порогом. Если разность выше порога, то признак "сработал", т.е. дал отклик. (Для скорости обычно используют интегральное представление изображения.)
Таким образом, каждый элементарный признак имеет несколько параметров - значение порога, описание формы(типа белое над черным, белое справа, белое в середине, белое по диагонали и т.д.), позиция и размер признака внутри окна выбранного тобой размера. Соответственно ты проходишь по изображению окном такого размера, и накладываешь этот признак на каждое окно. Это даст тебе отклик для данной позиции окна. По значению отклика можно судить, где на изображении встречается желаемое распределение яркостей.

[Vindicar]

resah, соответственно, проблема в выборе удачных признаков, так как возможных комбинаций их параметров и впрямь очень много. Тут уже в дело вступает бустинг, который строит комбинацию из нескольких признаков, но по нему я не могу рассказать подробно.

[resah]

Vindicar, Я про то, как создать то эти признаки? Чтобы их не было ну очень много.
просто нам же надо перебрать координату, размеры, позицию прямоугольника, один из его размеров по высоте или ширине.
Порядка 32^7 получается дли картинки 32 * 32, это ну слишком много.
Может я как-то не так мыслю, и всё намного лучше в реальности?

[resah]

Vindicar, Я бустинг уже сделал, но на кривых признаках и которые все размера 32 * 32. И вот сейчас я пытаюсь понять как сделать правильные признаки, их сгенерировать и сохранить в файл.

[Vindicar]

resah, А! Вот, теперь понял про что ты. Да, тут у меня пробел в знаниях.
Но у тебя есть база для обучения. Гипотетически ты мог бы сгенерировать 100 случайных признаков, выбрать тот, который даёт наибольшую разницу по суммарному отклику между окнами, где искомый объект заведомо есть, и окнами, где его заведомо нет. При этом при подсчёте суммарного отклика учитывать веса окон (из бустинга), и их количества (так как отрицательных окон будет сильно больше).
Это будет неэффективно, но со временем наберётся достаточно признаков. Особенно если после каждого раунда бустинга удалять признаки, которые имеют слишком маленький вес.

[resah]

Vindicar, А может и не особо понял, но возможно я криво объясняю.
До стадии бустинга ( кстати я так для бустинга и отбираю признаки как ты предложил:) ) есть сам по себе слабый признак, который мы может применить отдельно. И он задаётся как некоторые фигуры на изображении + сдвиг внутри проверяемого окна. И перед там как их выбирать, их нужно для начала создать, но по моим подсчётам их получается крайне много, намного больше чем 10 ^ 8. Я как раз и хочу понять как сделать, чтобы их вышло нормальное количество.
Так как везде пишут, что самих признаков меньше 500 тысяч, а по моим расчётам получается, что намного больше.

Очень извиняюсь за то, что может я плохо формулирую свои мысли, потому что у вас не получается точно понять о чём я пытаюсь спросить.
Надеюсь в это раз у меня получилось, даже если нет, всё равно спасибо за вашу помощь.

[Vindicar]

resah, ну, так это и есть отдельный признак Хаара. Не пойму, почему ты описываешь его как что-то отличающееся.

[resah]

Понял.
Последний вопрос: мы сам признак задаём как область, и прямоугольник в этой области?
Т.е x1,y1,x2,y2 задают саму область.
Xp1,yp1,xp2,yp2 задают черный прямоугольник в этой области.
Если перебирать каждую координату, чтобы сделать все признаки, то их выйдет ну очень много.
Как мне найти выход из этой ситуации?

[resah]

Vindicar, Я вроде как не узнал, что хотел, но узнал новое полезное.
Спасибо тебе)