第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp

第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください⁠）⁠。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが

[agw]

顔検出の簡単なサンプルが掲載されている(3ページ目)。

[kana321]

オブジェクト検出してみよう

[nikutaiha]

あとでよむ

[TacoS]

opencvはadaboost使ってるのか

[stealthinu]

AdaBoostは弱い学習機をいくつも組み合わせてそれぞれに自動的に重み付けすることで強い学習機を作る手法。これスパムフィルタで組み込みでやってるのに近いから、そのまま取り入れることが可能？

[rryu]

顔認識は学習済みデータhaarcascade_frontalface_*.xmlを使ってcvHaarDetectObjects()で一発。

[like_futsal]

プレゼン用

[thorikawa]

論文へのリンクもあり

[yasuda0404]

顔検出の一般