Cat Detection Using Haar Training

Vorrei rilevare gli oggetti deformabili (un CAT nel mio caso), utilizzando HAAR- cascate. Ho eseguito il test su 2000 positivi e 3000 immagini negative fino a 20 livelli. Non vedo nulla che possa accadere. Sono sicuro che potrebbe essere il problema del mio set di dati di allenamento. Il mio set di dati positivo contiene le immagini del gatto. In diverse forme e posizioni dello stesso gatto. Mi chiedo se Haar sarebbe in grado di riconoscere le differenze nel set di dati positivi, e ancora riconoscerli come gatti.Cat Detection Using Haar Training

Hai bisogno di aiuto, C'è qualche altro metodo alternativo che potrei usare ??

fonte

2013-04-23 Prashant

C'è un articolo sul rilevamento gatto: [cani e gatti, Parkhi, CVPR 2012] (http: // www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2012/parkhi12a/). Forse puoi avere qualche idea da loro. Ad esempio, gli autori hanno deciso che i corpi dei gatti non sono ben catturati da modelli così rigidi. L'approccio era quello di rilevare solo la testa e poi trovare il resto del corpo usando la segmentazione. – sietschie

Sei riuscito a creare l'algoritmo di rilevamento dei gatti usando l'allenamento Haar? Sto anche avendo lo stesso problema per ora :-) Grazie! – qgicup

No, non penso che haar funzioni bene con il riconoscimento di oggetti deformabili. Almeno, non riuscivo a farlo funzionare nel mio caso, troppi falsi negativi/positivi. Ho anche provato il metodo Bag of Words per il riconoscimento degli oggetti, sono piuttosto buoni sugli oggetti rigidi ma non sui gatti. Molto difficile da catturare tutta la variabilità dei dati durante l'allenamento del classificatore. Alla fine abbiamo ingannato e sistemato per un approccio molto banale della corrispondenza dell'istogramma di colore, in nessun modo vicino a ciò che intendevamo fare, ma abbastanza per completare il progetto di classe. – Prashant

Prima di tutto, non è stato elencato ciò che si sta utilizzando per addestrare i classificatori di haar. Se non stai usando opencv_traincascades, questo è il punto di partenza.

In secondo luogo, la rilevazione di un gatto è un lavoro molto difficile, ci sono molti bordi non defunti, varianze rotazionali e spaziali. utilizzando questo treno di pensieri, rispondi a queste domande:

Che aspetto ha il set di dati positivo?
È simile a ciò che viene visualizzato tramite il feed di input
Qual è la frequenza di falsi allarmi del classificatore quando è stata addestrata?
Cosa includere nel vostro background set (altre immagini che appaiono come i gatti che arn't gatti sono meglio etc)

vorrei suggerire pubblicare la tua uscita la questione dalle fasi di classificazione in modo per noi per avere una visione migliore di ciò che sta accadendo. Dai un'occhiata a questi link per maggiori informazioni.

Forse prova con penne, o prima i loghi, segui i tutorial di openCV e comprendi le nozioni di base? (Scusate se ho assunto non si conoscono le basi, se si fa)

G./

fonte

2013-04-23 18:03:55 GPPK

Cat Detection Using Haar Training

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