上半身検出器の作り方について調査中 #OpenCV

世の中はYOLO2やOpenPoseなどになっているのは承知しているが、
あえて上半身検出器の作り方について調査してみる。

OpenCVで上半身検出器をつくるお話

今回はHOG特徴量をRealAdaBoostで学習させます。
特徴量はHaar-like、LBP、HOG
学習手法はAdaboost関係のものが４種類あります（詳しくは調べてませんサーセン）。
お好きなものを使ってください。

opencv_createsample　と　opencv_traincascadeです。
今回学習に使用した画像は正サンプル2600枚、負サンプル5100枚でした。
うまく検出した例を載せましたが、実際はもっと誤検出が多かったりします。。。

OpenCV 3.3 Cascade Classifier Training

OpenCV のアノテーションツールのソースコードは以下のものです。
./opencv/apps/annotation/opencv_annotation.cpp

それをビルドすると次のツールができあがります。

./opencv/build/bin/opencv_annotation

Using OpenCV's integrated annotation tool　は上記のドキュメントに中に使い方が書いてあります。

HaarCascadeのオブジェクト検出プログラムは、検出されるオブジェクトの数が多いほど、検出に要する時間が増えます。また、対象のオブジェクトに紛らわしいものが写っていればいるほど、検出にかかる時間が増えます。そのため、処理時間のワーストケースが読めません。

他方、ＤＮＮによるオブジェクト検出では、検出されるオブジェクトの数に関係のない検出時間となります。

slideShare 統計的学習手法による人検出 2012 年

HOGDescriptor の人物検出器はどう学習しているのか調査しよう

HOG + SVMで人物検出【OpenCV & Python】

Upper-body detector

このサイトでは INRIA Object Localization Toolkit　を使うことを前提にしたＳＶＭの訓練結果を提供しているようです。

NOTE: this detector is now obsolete. We recommend instead to use the UB detector based on Felzenszwalb et al. and a face detector. This is available at: http://www.vision.ee.ethz.ch/~calvin/calvin_upperbody_detector/
It is:
much easier to install,
more portable, and
performs better.

と言っています。
それでも使いたい場合は

We provide the dectector as a pre-trained SVM ready to be plugged in the INRIA Object Localization Toolkit (OLT). The upper-body detector can be downloaded in three formats:

only the SVM files for the OLT software;
both the SVM files and the OLT framework in a single package;
or,
the SVM files, the OLT framework and Matlab code to track upper-body detections in a sequence, all in a single package.

なお
calvin upper-body detector v1.04自体はリンク先が変更になっています。