Я разрабатываю приложение для Android для распознавания лиц, используя JavaCV, который является неофициальной оболочкой OpenCV. . После импорта com.googlecode.javacv.cpp.opencv_contrib.FaceRecognizer я применяю и тестирую следующие известные методы:
- LBPH с использованием метода createLBPHFaceRecognizer ()
- FisherFace с использованием метода createFisherFaceRecognizer ()
- EigenFace с использованием метода createEigenFaceRecognizer ()
Прежде чем распознать обнаруженное лицо, я исправляю повернутое лицо и обрезаю нужную зону, вдохновляя этот метод
В общем, когда я передаю камеру, лицо уже существует в базе данных, распознавание в порядке. Но это не всегда правильно. Иногда с большой вероятностью распознает неизвестное лицо (не найденное в Базе данных обученных выборок). Когда у нас есть в БД два или более лиц с похожими чертами (борода, усы, очки ...), распознавание этих лиц может быть очень ошибочным!
Чтобы предсказать результат с помощью тестового изображения лица, я применяю следующий код:
public String predict(Mat m) {
int n[] = new int[1];
double p[] = new double[1];
IplImage ipl = MatToIplImage(m,WIDTH, HEIGHT);
faceRecognizer.predict(ipl, n, p);
if (n[0]!=-1)
mProb=(int)p[0];
else
mProb=-1;
if (n[0] != -1)
return labelsFile.get(n[0]);
else
return "Unkown";
}
Я не могу контролировать порог вероятности p, потому что:
- Маленькое p ‹50 может предсказать правильный результат.
- Высокое значение p> 70 может предсказывать ложный результат.
- Средний p мог предсказать правильное или ложное.
Кроме того, я не понимаю, почему функция predic () иногда дает вероятность больше 100 в случае использования LBPH ??? а в случае с Фишером и Эйгеном это дает очень большие значения (> 2000) ?? Может ли кто-нибудь помочь в поиске решения этих причудливых проблем? Есть ли какие-нибудь предложения по повышению надежности распознавания? особенно в случае схожести двух разных лиц.
Ниже приведен весь класс, использующий Facerecognizer:
package org.opencv.javacv.facerecognition;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_highgui.*;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_core.*;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_imgproc.*;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_contrib.*;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.FilenameFilter;
import java.util.ArrayList;
import org.opencv.android.Utils;
import org.opencv.core.Mat;
import com.googlecode.javacv.cpp.opencv_imgproc;
import com.googlecode.javacv.cpp.opencv_contrib.FaceRecognizer;
import com.googlecode.javacv.cpp.opencv_core.IplImage;
import com.googlecode.javacv.cpp.opencv_core.MatVector;
import android.graphics.Bitmap;
import android.os.Environment;
import android.util.Log;
import android.widget.Toast;
public class PersonRecognizer {
public final static int MAXIMG = 100;
FaceRecognizer faceRecognizer;
String mPath;
int count=0;
labels labelsFile;
static final int WIDTH= 128;
static final int HEIGHT= 128;;
private int mProb=999;
PersonRecognizer(String path)
{
faceRecognizer = com.googlecode.javacv.cpp.opencv_contrib.createLBPHFaceRecognizer(2,8,8,8,200);
// path=Environment.getExternalStorageDirectory()+"/facerecog/faces/";
mPath=path;
labelsFile= new labels(mPath);
}
void changeRecognizer(int nRec)
{
switch(nRec) {
case 0: faceRecognizer = com.googlecode.javacv.cpp.opencv_contrib.createLBPHFaceRecognizer(1,8,8,8,100);
break;
case 1: faceRecognizer = com.googlecode.javacv.cpp.opencv_contrib.createFisherFaceRecognizer();
break;
case 2: faceRecognizer = com.googlecode.javacv.cpp.opencv_contrib.createEigenFaceRecognizer();
break;
}
train();
}
void add(Mat m, String description) {
Bitmap bmp= Bitmap.createBitmap(m.width(), m.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(m,bmp);
bmp= Bitmap.createScaledBitmap(bmp, WIDTH, HEIGHT, false);
FileOutputStream f;
try {
f = new FileOutputStream(mPath+description+"-"+count+".jpg",true);
count++;
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, f);
f.close();
} catch (Exception e) {
Log.e("error",e.getCause()+" "+e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
}
public boolean train() {
File root = new File(mPath);
Log.i("mPath",mPath);
FilenameFilter pngFilter = new FilenameFilter() {
public boolean accept(File dir, String name) {
return name.toLowerCase().endsWith(".jpg");
};
};
File[] imageFiles = root.listFiles(pngFilter);
MatVector images = new MatVector(imageFiles.length);
int[] labels = new int[imageFiles.length];
int counter = 0;
int label;
IplImage img=null;
IplImage grayImg;
int i1=mPath.length();
for (File image : imageFiles) {
String p = image.getAbsolutePath();
img = cvLoadImage(p);
if (img==null)
Log.e("Error","Error cVLoadImage");
Log.i("image",p);
int i2=p.lastIndexOf("-");
int i3=p.lastIndexOf(".");
int icount=Integer.parseInt(p.substring(i2+1,i3));
if (count<icount) count++;
String description=p.substring(i1,i2);
if (labelsFile.get(description)<0)
labelsFile.add(description, labelsFile.max()+1);
label = labelsFile.get(description);
grayImg = IplImage.create(img.width(), img.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(img, grayImg, CV_BGR2GRAY);
images.put(counter, grayImg);
labels[counter] = label;
counter++;
}
if (counter>0)
if (labelsFile.max()>1)
faceRecognizer.train(images, labels);
labelsFile.Save();
return true;
}
public boolean canPredict()
{
if (labelsFile.max()>1)
return true;
else
return false;
}
public String predict(Mat m) {
if (!canPredict())
return "";
int n[] = new int[1];
double p[] = new double[1];
IplImage ipl = MatToIplImage(m,WIDTH, HEIGHT);
// IplImage ipl = MatToIplImage(m,-1, -1);
faceRecognizer.predict(ipl, n, p);
if (n[0]!=-1)
mProb=(int)p[0];
else
mProb=-1;
// if ((n[0] != -1)&&(p[0]<95))
if (n[0] != -1)
return labelsFile.get(n[0]);
else
return "Unkown";
}
IplImage MatToIplImage(Mat m,int width,int heigth)
{
Bitmap bmp=Bitmap.createBitmap(m.width(), m.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(m, bmp);
return BitmapToIplImage(bmp,width, heigth);
}
IplImage BitmapToIplImage(Bitmap bmp, int width, int height) {
if ((width != -1) || (height != -1)) {
Bitmap bmp2 = Bitmap.createScaledBitmap(bmp, width, height, false);
bmp = bmp2;
}
IplImage image = IplImage.create(bmp.getWidth(), bmp.getHeight(),
IPL_DEPTH_8U, 4);
bmp.copyPixelsToBuffer(image.getByteBuffer());
IplImage grayImg = IplImage.create(image.width(), image.height(),
IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(image, grayImg, opencv_imgproc.CV_BGR2GRAY);
return grayImg;
}
protected void SaveBmp(Bitmap bmp,String path)
{
FileOutputStream file;
try {
file = new FileOutputStream(path , true);
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,file);
file.close();
}
catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
Log.e("",e.getMessage()+e.getCause());
e.printStackTrace();
}
}
public void load() {
train();
}
public int getProb() {
// TODO Auto-generated method stub
return mProb;
}
}
