चेहरे का पता लगाने और फसल

Question

परियोजना: चेहरे की पहचान

विवरण: मैं का पता लगाने और एक छवि में एक चेहरा फसल करना चाहते हैं। छवि वेबकैम के माध्यम से कब्जा कर लिया गया है और प्रति छवि केवल एक चेहरा है। मैंने ओपनसीवी चेहरे डिटेक्टर का उपयोग किया, लेकिन मैं फसल से संतुष्ट नहीं था। इसलिए, मैंने छवि को फसल करने के लिए एसटीएएसएम (http://www.milbo.users.sonic.net/stasm/) चेहरा लैंडमार्क डिटेक्टर का उपयोग करना शुरू किया। STASM एक छवि में चेहरे को खोजने के लिए ओपनसीवी चेहरे डिटेक्टर का उपयोग करता है और एसटीएएसएम चेहरों में लैंडमार्क ढूंढता है। खराब रोशनी की स्थिति में, एसटीएएसएम की फसल वाली छवि अच्छी नहीं है क्योंकि यह बिल्कुल अकेले चेहरे का पता नहीं लगा रही है।

1) मैं चेहरे का पता लगाने के लिए कोई बेहतर एल्गोरिदम जानना चाहता हूं। मेरा मुख्य उद्देश्य एक छवि से चेहरे को फसल करना है।

2) वर्तमान में मैं फसल के लिए STASM का उपयोग कर रहा हूं। खराब रोशनी की स्थिति में या जब में एक छवि, यदि पूरे या पूर्ण चेहरे (ठोड़ी के माथे) पर कब्जा नहीं किया जाता है, तो एसटीएएसएम फसल विश्वसनीय नहीं है (आउटपुट केवल आंख या होंठ होगा)। और मेरे आवेदन में, अगर स्टैम से कोई उचित आउटपुट नहीं है या यदि चेहरे को फसल नहीं किया जाता है तो मुझे छवियों को अस्वीकार कर देना चाहिए। उसको कैसे करे? तो मैं आंखों को ढूंढकर एक छवि में चेहरे को मान्य करने की योजना बना रहा हूं। अगर मैं अपने दृष्टिकोण में सही हूं, तो फसल वाली छवि से आंखों का पता कैसे लगाया जाए?

Answer 1

ओपनसीवी से आंख डिटेक्टर का उपयोग करने का प्रयास करें। और आंख की स्थिति के आधार पर फेस बॉक्स समायोजित करें।

Answer 2

मुझे घोंसले हुए कैस्केड वर्गीकृत के साथ चेहरे में आंखों का पता लगाकर मेरी परियोजनाओं में से एक में बहुत अच्छे परिणाम हैं, क्योंकि यह वितरित उदाहरण में डॉन है। लेकिन फिर मैं एक अतिरिक्त चाल का उपयोग करता हूं: मैं nestedCascade.detectMultiScale() से 0

का minNeighbors पैरामीटर को बंद कर देता है इसका मतलब है कि आपको बहुत सारे परिणाम मिलते हैं। एक आंख को कई बार पहचाना जाता है। फिर मैं जांचता हूं कि परिणाम बाईं ओर और चेहरे का सही हिस्सा कहां एकत्रित हो रहे हैं। एकत्रित बिंदु वास्तविक आंख की स्थिति हैं।

फिर मैं प्रारंभिक छवि घुमाता हूं। घूर्णन केंद्र चेहरे का केंद्र है जो मैंने पाया और घूर्णन कोण कोण की आंखों के बीच परी है। फिर मैं घूर्णन छवि पर एक और चेहरा पहचान करता हूं और सुनिश्चित करता हूं कि मैं इसके लिए nestedCascade.detectMultiScale() के पैरामीटर में बहुत कम पैमाने-कारक का उपयोग करता हूं।

परिणाम ज्यादातर मामलों में पूरी तरह से सामान्य चेहरे की छवि है। बेशक सफलता अभी भी इस बात पर निर्भर करती है कि आपकी बिजली की स्थिति वास्तव में कितनी खराब है।