姿态无关人脸检测

Question

我正在做一个项目，在这个项目中，我需要在非常混乱的视频中检测人脸(从以自我为中心的角度来记录，所以你可以想象)。人脸的偏航角度可以在-90到+90之间变化，音高变化几乎相同(嗯，由于人体的限制，偏低一点)。可能还有一些滚动变体。

我花了很多时间去寻找一些姿态独立的人脸探测器。在我的项目中，我使用的是OpenCV，但是OpenCV人脸检测器甚至不接近我所需要的检测率。它对正面面有很好的效果，而在轮廓面上几乎没有结果。使用对配置文件图像进行培训的haar级联.xml文件并没有真正的帮助。结合正面和侧面级联产生略好的结果，但仍然，甚至没有接近我的需要。

自庞大的计算(或时间)需求以来，培训我自己的haar级联将是我最后的资源。

到现在为止，我要求的是关于这件事的任何帮助或建议。我可以使用的人脸检测器的要求是：

• 很好的检出率。我不介意有一个非常高的假阳性率，因为在我的视频中使用一些时间一致性，我可能能够摆脱其中的大多数。
• 是用c++编写的，或者可以在c++应用程序中使用。

到目前为止，实时并不是一个问题，我现在最关心的是检测率。

我看到了很多论文实现了这些结果，但我找不到任何代码，我可以使用。

我衷心感谢你能提供的任何帮助。

Answer 1

也许不是一个答案，但太长，不能发表评论。

您可以使用opencv_traincascade.exe来训练一种新的检测器，它可以检测更多的姿势。这篇文章可能会有所帮助。http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html。我已经成功地训练了一个在-50:+50偏航范围内使用feret数据集敏感的探测器。对于我的情况，我们不想发现纯粹的侧面，因此培训数据准备了相应。由于feret已经提供了方便的姿态变化，所以也许可以训练一个与您的规格有点接近的探测器。如果您使用lbp功能，那么时间就不是问题，培训最多在4-5小时内完成，通过设置适当的参数和使用较少的培训数据(用于确定检测器是否将产生您预期的输出)，培训速度更快(15-30分钟)。