Показать меню

Метод Виолы — Джонса

Метод Виолы — Джонса (англ. Viola–Jones object detection) — алгоритм, позволяющий обнаруживать объекты на изображениях в реальном времени. Его предложили Паул Виола и Майкл Джонс в 2001 году. Хотя алгоритм может распознавать объекты на изображениях, основной задачей при его создании было обнаружение лиц.

Описание алгоритма

Признаки и их поиск

Признаки, используемые алгоритмом, опираются на суммирование пикселей из прямоугольных регионов. Сами признаки несколько напоминают признаки Хаара, которые ранее также использовались для поиска объектов на изображениях. Однако признаки, предложенные Виолой и Джонсом, содержат более одной прямоугольной области и несколько сложнее. На иллюстрации справа показано 4 различных типа признаков. Величина каждого признака вычисляется как сумма пикселей в белых прямоугольниках, из которой вычитается сумма пикселей в чёрных областях. Прямоугольные признаки более примитивны, чем steerable filter[прояснить], и, несмотря на то что они чувствительны к вертикальным и горизонтальным особенностям изображений, результат их поиска более груб. Однако при хранении изображения в интегральном формате (integral image, в каждом пикселе изображения записана сумма всех пикселей левее и выше данного) проверка прямоугольного признака на конкретной позиции проводится за константное время, что является их преимуществом по сравнению с более точными вариантами. Каждая прямоугольная область в используемых признаках всегда смежна с другим прямоугольником, поэтому расчёт признака с 2 прямоугольниками состоит из 6 обращений в интегральный массив, для признака с 3 прямоугольниками — из 8, с 4 прямоугольниками — из 9.

Обучение

Высокая скорость обсчёта признака не компенсирует значительное количество различных возможных признаков. К примеру, при стандартном размере признака в 24×24 пикселя возможно 162 тысячи разных признаков, и их расчет может занять большое количество времени. Поэтому в алгоритме Виолы-Джонса используется вариация алгоритма обучения AdaBoost, как для выбора признаков, так и для настройки классификаторов.

Каскад

Еще по этой теме:
Разрезание торта согласно полезности
Разрезание торта согласно полезности
Разрезание торта согласно полезности (или разрезание торта по maxsum) — это правило дележа неоднородных ресурсов, таких как торт или земельная недвижимость, между несколькими участниками с различными
Алгоритм Форда — Фалкерсона
Алгоритм Форда — Фалкерсона
Алгоритм Форда — Фалкерсона решает задачу нахождения максимального потока в транспортной сети. Идея алгоритма заключается в следующем. Изначально величине потока присваивается значение 0:
APX
APX
APX (от англ. «approximable») в теории вычислительной сложности — это класс NP-трудных задач, для которых существуют аппроксимационные алгоритмы полиномиальной сложности с постоянным коэффициентом
Морфология почв, измененных культурой
Морфология почв, измененных культурой
Весьма важны морфологические признаки почвы, появившиеся под влиянием деятельности человека. В таких почвах необходимо установить глубину пахотного слоя, глубину плантажной обработки или
Количественное определение по свойствам конкреций (часть 2)
Количественное определение по свойствам конкреций (часть 2)
Тем не менее результаты, полученные Тячем, Тире и Моргенштерном, являются весьма обнадеживающими. Они позволяют утверждать, что стандартизация признаков гидроморфизма и их использование для
Определение элементарного почвообразовательного процесса (часть 1)
Определение элементарного почвообразовательного процесса (часть 1)
Прежде чем перейти к трактовке конкретных механизмов, результатов и определения каждого ЭПП, попробуем резюмировать, что же такое элементарный почвообразовательный процесс. Наши представления и о
Комментарии:
Добавить комментарий
Ваше Имя:
Ваш E-Mail: