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OpenCV haarcascadeによる検出精度の向上

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お世話になってます。
現在大学3年生で最近プログラミングの勉強を始めた者です。

OpenCV3、haarcascade_mcs_nose.xmlを使って鼻検出をしたのですが、検出精度が悪く、精度は40%ほどです。
detectMultiScaleのパラメーターを変える他に、精度の向上を図る手段はないのか、サイトで調べたのですが
鼻検出についての記事が少なくて困っています。
もし、何か別のアプローチの仕方があれば教えてもらいたいです。
どうぞよろしくお願いします。

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回答 2

checkベストアンサー

0

鼻は顔の中で隆起している部分で
目や口に比べて色自体の変化は乏しいです
つまり目に見える部分は
ほとんどが凹凸によって生じる影で
影であるが故に見た目が変化しやすいです

したがって
光のあたる方向によって
見かけが大きく変わります
また光の方向だけでなく
晴天と曇天
直接照明と間接照明などの
光の拡散の仕方でも変わります

鼻の形状については
遺伝的な人種がしぼられる場合は
似たり寄ったりですが
日本人のように遺伝的に多様な環境で
しかも顔の凹凸が緩やかだと
認識はより困難になると思います

鼻よりも目や口の方の認識精度が高いなら
顔に対する目や口の座標や大きさから
鼻の座標や大きさを限定する関数を作成し
その範囲に対してのみ認識処理を行う
という方法がまず考えられます

分類器を作成する上で
一番手っ取り早い方法としては
下記のようなものが良いと思います

1.鼻を認識できなかった顔部分の画像を切り出し多数保存する
2.検出してほしい鼻部分を手作業で指定し切り出し正解画像とする
3.それ以外の部分を大きさ形状ランダムで切り出し不正解画像とする
(この不正解画像に正解画像の一部が含まれないように注意)
4.正解・不正解画像を元に分類器を作成し合わせて使用する

データセットを自前で用意する場合は
「光源の方向や種類が特定できるもの」
「多数の人を撮影したもの」を用意し
最終的には手作業で鼻部分を指定していく必要があります

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  • 2017/01/20 01:44

    丁寧な回答ありがとうございます!
    分類器についてはもう少し自分で調べた上で
    参考にさせていただこうと思います。
    あと、もう一つお聞きしたいことがあります。
    "鼻よりも目や口の方の認識精度が高いなら
    顔に対する目や口の座標や大きさから
    鼻の座標や大きさを限定する関数を作成し
    その範囲に対してのみ認識処理を行う"
    これについてなのですが、探索処理が狭まるだけで
    精度は上がるものなのでしょうか?

    キャンセル

  • 2017/01/20 02:07

    まず額のシワなどを鼻と認識してしまうといった
    誤検知を減らすという意味で精度向上になると思います

    他にも鼻のありそうな部分を切り出して
    陰影をはっきりさせる前処理をかけてから
    認識させることで認識精度を上げる
    といったことができるかも知れません

    キャンセル

  • 2017/01/23 02:03

    陰影をはっきりさせる前処理は新しい発見でした。
    やってみようと思います!
    丁寧に教えていただきありがとうございます!

    キャンセル

0

すぐに思いつくものとしては、

ハールライクカスケードの顔全体の検出を使ってから、その中で鼻の検出をする。

ハールライクカスケードを使うのを諦めて、ディープラーニング(例えばリカーシブネットやリカレントCNN)を使う。

などですかね。

ハールライクカスケードの顔検出の精度はまあまあだった記憶があります。私なら、まずは上の方法を試しますかね。

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  • 2017/01/18 23:50

    回答ありがとうございます!
    顔検出した後の顔の中に鼻が検出されれば、描画するというふうにしています。
    質問の内容に書くのを忘れていて申し訳ないです!
    鼻自体が検出されなくて困っています。
    やはり、ディープラーニングとかを使うしかないですよね、、、自分にできるかどうか、、、

    キャンセル

  • 2017/01/19 00:03

    ディープラーニングは早いうちに身に着けておいて損はないスキルだと思います。書籍、webサイトのみならず、学生の特権を活かして、研究室の先生、あるいは別の研究室でも良いので直接聞きに行くなどすれば近いと思いますよ。

    キャンセル

  • 2017/01/20 01:38

    ありがとうございます!自分のスキルアップのために色々と試してみようと思います!

    キャンセル

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