Устойчивое обнаружение поверхности в C/C++?
Вы можете использовать конфигурацию набора данных CSV. Этот элемент управления позволит вам использовать внешний источник переменных. Добавить -> Элемент конфигурации -> Конфигурация набора данных CSV Вы должны установить имена переменных, например: Имена переменных (разделенные запятыми): USERNAME, PASSWORD
Затем вы можете использовать переменные в параметрах HTTP-запросов, например : $ {USERNAME} и $ {PASSWORD}
6 ответов
Check out this page on OpenCV Wiki about face detection using Haar-like features.
@floppydisk: The same guy posted another project implementing these Haar-like features for face detection.
The concept is not hard to understand and you could even implement it by yourself. Perhaps the most difficult part is constructing the cascade of boosted classifiers (but openCV has all of that readily implemented!)
Some other methods that can be used in face detection which can be made invariant to affine transformations include:
- Eigenfaces with SVD/PCA
- Fourier descriptors
- Statistical shape models (this paper in particular)
Вы можете попробовать взглянуть на эту библиотеку:
http://vasc.ri.cmu.edu/NNFaceDetector/
В одном из тестовых примеров лица показаны лица, повернуты. Как видите, это была диссертация, так что вы также можете прочитать эту статью, если хотите.
В Code Project кто-то опубликовал подробное описание проекта по распознаванию лиц, а также некоторый исходный код C ++ для проекта и ссылки на библиотеки, которые он использовал. Его алгоритм фокусируется на использовании цветовых различий для поиска участков кожи, а затем на тестировании, чтобы убедиться, что изображения размером 19x19 пикселей соответствуют лицам. Я не знаком со всеми библиотеками для распознавания лиц, но читая часть его кода, многие методы и функции имеют CV в имени, поэтому он может использовать библиотеку OpenCV, но я не знаком с ней, поэтому я м не уверен на 100%. Тем не менее, он дает много объяснений о своем приложении и исходных файлах, так что это может быть хорошей отправной точкой.
Единственное, с чем я работал, это Visionics FaceIt. Это сработало довольно хорошо, но последнее, что я знал, было очень, очень, очень далеко от свободы (как в пиве, так и в речи).
Отметьте - вы говорите, что OpenCV может не быть инвариантным к вращению
Что может помешать вам выполнить четыре сравнения с поворотом на 90 ° после каждого сравнения?
Я не использовал функции Хаара для распознавания лиц, но, насколько я помню, они могут быть более эффективными при обнаружении лиц, чем eigenfaces / pca.
Я столкнулся с проблемой вращения лица. Я подумал, может быть, вы могли бы попробовать сопоставить форму и попытаться исправить объект. Попробуйте сориентировать его для нормального соотношения сторон головы. Я никогда не заходил так далеко в своем проекте с Eigenface, но дайте мне знать, как это работает. Это должно быть легко в Matlab. : P