デースマートフォン用の表示で見るデーこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。GitHubgithubに置きました。試すと丸っこいものに対する誤検出がちょっと気になるくらい。http://twitter.com/#!/ultraistter/status/92775087635312640金曜日から何度か学習していたLBP版のアニメ顔検出ができていた。デーに比べるとかなりよくなっていると思います。検出速度もこっちのほうが速い。(デカイので右クリックで保存)使い方OpenCVのサンプルに入っているfacedetectというプログラムに--cascade引数で渡せば試せます。プログラムからの使い方は、http://opencv.jp/cookbook/opencv_img.html#id40と同じだと思います。ダメだったら、facedetectのコードを見たらいい。内容animeface2用に作っていた学習データをopencv_traincascadeというOpenCVの物体検出器を学習するプログラムに入力しただけです。Patterns)に対応しているので、データはあるし、こっちでも試しておこうと思ってやってみました。パラメーターは、numPos、numNeg、それぞれ20000。featureTypeはLBP。その他はデフォルト値です。"animeface2用に作っていた学習データ"というのは、Imager::AnimeFaceの検出の閾値を(ソースコードをいじらないと下げれないところまで)下げて、顔より少し広い範囲を自動で切り取ったあと、誤検出を手作業で消したものです。Imager::AnimeFaceで検出できない顔はデータに入らないようになっています(検出できていない顔はほとんど無いですが)。opencv_cascadeの学習では、このデータからよさそうな顔の範囲のデータ(info.txt)をテキトウなスクリプトで生成して入力としています。負例は、イラストの顔だけを塗りつぶした画像25000枚くらいです。Haa-like版(haacascade_animeface2.xml)とは学習に使ったデータが異なるので、特徴量がすごいと言いたいわけでなくて、この世に存在するモノとしてこっちのほうがいいヨということです。特徴量もあってると思うけど。何度か見たことあるネタだけど。)はてなブログをはじめよう!ultraistさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。