Аналіз роботи фронтальних класифікаторів бібліотеки OpenCV.
Анотація
У статті проведено аналіз п’яти моделей класифікаторів для детектування фронтальних облич стандартного пакету OpenCV 3.0.0. та визначено особливості їх практичного використання. На основі аналізу особливостей каскадних класифікаторів проведено обчислювальний експеримент щодо визначення точності, повноти та швидкодії кожного із класифікаторів. У якості вхідних моделей використано набори даних FDDB і AFW, які дозволяють оцінити роботу алгоритмів пошуку облич у природному середовищі. Для оцінки алгоритмів використано перехресну перевірку на десятьох підмножинах зображень з наступним усередненням результатів. З метою аналізу співвідношення рівнів істинних та хибних детекцій й оцінки якості роботи для кожного класифікатора побудовано PR- та ROC-криві. Проведені розрахунки показали, що найвищу швидкодію показав класифікатор OpenCV-lbp, проте найбільш ефективним щодо результатів детектування фронтальних облич згідно всіх врахованих параметрів є використання класифікатора OpenCV-alt.
Посилання
Baggio D.L. Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects/ Baggio D. L., Emami S., Escrivá D.M. : Packt Publishing. – 2012. – 321 p.
Laganière R. OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook/ R.Laganière : Packt Publishing. – 2011. – 298 р.
OpenCV. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://opencv.org/
Lienhart R, Maydt J. An extended set of Haar-like features for rapid object detection. IEEE International Conference on Image Processing; 2002: 1: 900 – 903.
Freund Yoav. A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting / Yoav Freund, Robert E. Schapire. // Journal of computer and system sciences, 1997 – 55. – p. 119 –139.
Kalinovskii I.A. Review and testing of frontal face detectors. / I.A. Kalinovskii, V.G. Spitsyn. // Computer Optics. 2016 – 40(1) – p. 99– 111.
Viola P. Robust real-time face detection/ P.Viola, M. Jones, // IJCV – 2004. – 57(2), – p 137–154.
Davis J. The relationship between Precision-Recall and ROC curves / J. Davis, M. Goadrich // International Conference on Machine Learning. – 2006. – p. 233 – 240.
