Хаарға ұқсас ерекшелік - Haar-like feature

Хаарға ұқсас ерекшеліктер болып табылады сандық кескін Ерекшеліктер жылы қолданылған объектіні тану. Олар өздерінің атауын интуитивті ұқсастыққа байланысты Хаар толқыны және нақты уақыт режиміндегі алғашқы детекторда қолданылған.[1]

Тарихи тұрғыдан кескіннің интенсивтілігімен ғана жұмыс жасау (яғни RGB пиксел әр пиксельдегі мәндер) функцияны есептеу тапсырмасын жасады есептеу қымбат. Папагорджио және басқалардың басылымы.[2] әдеттегі сурет қарқындылығының орнына Haar толқындарына негізделген балама мүмкіндіктер жиынтығымен жұмыс істеуді талқылады. Пол Виола және Майкл Джонс[1] Хаар толқындарын пайдалану идеясын бейімдеп, Хаарға ұқсас ерекшеліктерді дамытты. Хаар тәрізді функция көршілес тікбұрышты аймақтарды анықтау терезесінде белгілі бір жерде қарастырады, әр аймақтағы пиксель интенсивтілігін жинақтайды және осы қосындылар арасындағы айырмашылықты есептейді. Бұл айырмашылық содан кейін қолданылады санатқа бөлу Мысалы, адамның бет-әлпетімен, барлық беткейлерде көз аймағының щек аймағынан гөрі қараңғы болатындығы жиі байқалады. Демек, бетті анықтауға арналған жалпы Haar ерекшелігі - бұл көздің және щек аймағының үстінде орналасқан екі іргелес тіктөртбұрыштардың жиынтығы. Бұл тіктөртбұрыштардың орналасуы мақсатты объектіге (бұл жағдайда бетке) шектеу терезесі сияқты әрекет ететін анықтау терезесіне қатысты анықталады.

Анықтау кезеңінде Виола-Джонс нысанын анықтау шеңбері, мақсатты өлшемнің терезесі кіріс кескіннің үстінен жылжытылады және кескіннің әр бөлімі үшін Haar-ға ұқсас функция есептеледі. Содан кейін бұл айырмашылық объектілерді объектілерден бөлетін оқылған табалдырықпен салыстырылады. Хаарға ұқсас мұндай ерекшелік тек әлсіз оқитын немесе классификатор болғандықтан (оны анықтау сапасы кездейсоқ болжамға қарағанда сәл жақсырақ) объектіні жеткілікті дәлдікпен сипаттау үшін көптеген Хаарға ұқсас белгілер қажет. Виола-Джонс нысандарын анықтау шеңберінде Haar-ға ұқсас функциялар а деп аталады жіктеуіш каскады мықты оқушыны немесе жіктеуішті қалыптастыру.

Хаар тәрізді мүмкіндіктің көптеген басқа мүмкіндіктерден басты артықшылығы оның есептеу жылдамдығында. Қолдануға байланысты ажырамас кескіндер, кез-келген өлшемдегі Haar-ға ұқсас қасиетті тұрақты уақытта есептеуге болады (2-тік бұрышты функция үшін шамамен 60 микропроцессорлық нұсқаулық).

Тікбұрышты Хаар тәрізді ерекшеліктер

Haar тәрізді қарапайым тіктөртбұрышты функция тіктөртбұрыш ішіндегі кез-келген позиция мен масштабта болуы мүмкін аймақтардың пиксельдерінің қосындысының айырымы ретінде анықталуы мүмкін. Бұл өзгертілген мүмкіндіктер жиынтығы деп аталады 2-тіктөртбұрыш ерекшелігі. Виола мен Джонс сонымен қатар 3-төртбұрыштың және 4-тік төртбұрыштың ерекшеліктерін анықтады. Мәндер кескіннің белгілі бір аймағының белгілі сипаттамаларын көрсетеді. Әрбір ерекшелік түрі кескіндегі белгілі бір сипаттамалардың болуын (немесе болмауын), мысалы, шеттер немесе текстураның өзгеруін көрсете алады. Мысалы, 2-тік төртбұрыш функциясы шекараның қараңғы аймақ пен жарық аймақтың арасында болатындығын көрсете алады.

Хаарға ұқсас функцияларды жылдам есептеу

Виола мен Джонстың үлестерінің бірі пайдалану болды жиынтық аймақ кестелері,[3] олар деп атады ажырамас кескіндер. Интегралды кескіндерді екі өлшемді деп анықтауға болады іздеу кестелері бастапқы кескіннің өлшемімен бірдей матрица түрінде. Интегралды кескіннің әрбір элементі бастапқы кескіннің жоғарғы сол жағында орналасқан барлық пиксельдердің қосындысын қамтиды (элементтің орналасуына қатысты). Бұл суреттегі төртбұрышты аудандардың қосындысын кез-келген позицияда немесе масштабта тек төрт іздеуді қолданып есептеуге мүмкіндік береді:

Көлеңкеленген тікбұрышты ауданның қосындысын табу

қай жерде нүктелер ажырамас кескінге жатады , суретте көрсетілгендей.

Әрбір Haar-ға ұқсас функцияға, ол қалай анықталғанына байланысты төрт іздеу қажет болуы мүмкін. Виола мен Джонстың 2-тік төртбұрышының ерекшеліктері алты рет, 3-тік төртбұрыш үшін сегіз рет, ал 4-тік төртбұрыш үшін тоғыз іздеу қажет.

Хаарға ұқсас ерекшеліктері қисайған

Лиенхарт пен Мэйдт[4] көлбеу (45 °) Хаар тәрізді сипаттама ұғымын енгізді. Бұл ұлғайту үшін пайдаланылды өлшемділік кескіндердегі объектілерді табуды жақсарту мақсатындағы мүмкіндіктер жиынтығы. Бұл сәтті болды, өйткені кейбір ерекшеліктер нысанды жақсырақ сипаттай алады. Мысалы, Haar тәрізді 2-тік бұрышты қисайтып, 45 ° температурада жиектің болуын көрсете алады.

Мессом және Барчак[5] идеяны жалпы айналдырылған Хаарға ұқсас функцияға дейін кеңейтті. Идея математикалық тұрғыдан дұрыс болғанымен, практикалық есептер Хаар тәрізді функцияларды кез-келген бұрышта пайдалануға жол бермейді. Жылдам болу үшін анықтау алгоритмдері төмен ажыратымдылықтағы кескіндерді қолданады дөңгелектеу қателіктері. Осы себепті айналдырылған Haar-ға ұқсас функциялар жиі қолданылмайды.

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ а б Виола мен Джонс «Қарапайым функциялардың күшейтілген каскадын пайдалану арқылы объектіні жылдам анықтау «, Computer cool Vision және Үлгіні тану, 2001
  2. ^ Папагорджио, Орен және Поджио, «Объектілерді табудың жалпы негізі», Computer Vision халықаралық конференциясы, 1998 ж.
  3. ^ Қарға, F, «Құрылымдық картаға арналған жиынтық аймақ кестелері «, Процедурасында СИГРАФ, 18(3):207–212, 1984
  4. ^ Лиенхарт, Р. және Мэйдт, Дж. «Нысанды жылдам анықтауға арналған Haar-ға ұқсас мүмкіндіктердің кеңейтілген жиынтығы «, ICIP02, I б.: 900-903, 2002 ж
  5. ^ Messom, C.H. және Барчак, АК, «Айналған интегралды кескіндерді пайдалану арқылы жылдам және тиімді айналдырылған Haar тәрізді ерекшеліктер «, Робототехника және автоматика бойынша Австралиялық конференция (ACRA2006), 1-6 бет, 2006