3.2 Метод Виолы-Джонса

По итогам проведенного обзора было принято решение использовать метод категориального распознавания объектов на изображении. В настоящий момент самым популярным в силу высокой скорости и эффективности является представленный в 2001 году метод Виолы – Джонса. Этот детектор обладает низкой вероятностью ложного обнаружения лица. Алгоритм также хорошо работает и распознает черты лица под небольшим углом, примерно до 30 градусов, а так же при различных условиях освещенности. На момент написания алгоритм является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени в большинстве существующих методов распознавания и идентификации.

3.2.1 Описание алгоритма

В 2001 году Виола и Джон предложили алгоритм для распознавания лиц, который стал прорывом в области распознавания лиц. Метод использует технологию скользящего окна. То есть рамка, размером, меньшим, чем исходное изображение, двигается с некоторым шагом по изображению, и с помощью каскада слабых классификаторов определяет, есть ли в рассматриваемом окне лицо. Метод скользящего окно эффективно используется в различных задачах компьютерного зрения и распознавания объектов.

Метод состоит из 2-х подалгоритмов: алгоритм обучения и алгоритм распознавания. На практике скорость работы алгоритма обучения не важна. Крайне важна скорость работы алгоритма распознавания. По введенной ранее классификации можно отнести к структурным, статистическим и нейронным методам.

Метод имеет следующие преимущества:

• возможно обнаружение более одного лица на изображении;

• использование простых классификаторов показывает хорошую скорость и позволяет использовать этот метод в видеопотоке.

Однако метод сложно обучаем, так как для обучения требуется большое количество тестовых данных и предполагает большое время обучения, которое измеряется днями. Изначально алгоритм был предложен для распознавания только лиц, но его можно использовать для распознавания других объектов. Одним из вкладов Виолы и Джонса было применение таблицы сумм, которую они назвали интегральным изображением, детальное описание которого будет дано ниже.

3.2.2 Схема распознавания

Обобщенная схема распознавания в алгоритме Виолы-Джонса показана на рисунке 10.

Рис. 10 Обобщенная схема распознавания метода Виолы-Джонса

Обобщенная схема алгоритма выгляди следующим образом: перед началом распознавания алгоритм обучения на основе тестовых изображений обучает базу данных, состоящую из признаков, их паритета и границы. Подробнее о паритете, признаке и границе будет рассказано в следующих пунктах. Далее алгоритм распознавания ищет объекты на разных масштабах изображения, используя созданную базы данных. Алгоритм Виолы-Джонса на выходе дает всё множество найденных необъединенных объектов на разных масштабах. Следующая задача – принять решение о том, какие из найденных объектов действительно присутствуют в кадре, а какие – дубли.

3.2.3 Признаки класса

В качестве признаков для алгоритма распознавания авторами были предложены признаки Хаара, на основе вейвлетов Хаара. Они были предложены венгерским математиком Альфредом Хааром в 1909 году.

В задаче распознавания лиц, общее наблюдение, что среди всех лиц области глаз темнее области щек. Рассмотрим маски, состоящие из светлых и темных областей.

Рис. 11 Признаки Хаара

Каждая маска характеризируется размером светлой и темной областей, пропорциями, а также минимальным размером. Совместно с другими наблюдениями были предложены следующие признаки Хаара, как пространство признаков в задаче распознавания для класса лиц.

Рис. 12 Признаки Хаара

Признаки Хаара дают точечное значение перепада яркости по оси X и Y соответственно. Поэтому общий признак Хаара для распознавания лиц представляет набор двух смежных прямоугольников, которые лежат выше глаз и на щеках. Значение признака вычисляется по формуле:

F=X-Y

где X – сумма значений яркостей точек закрываемых светлой частью признака, а Y – сумма значений яркостей точек закрываемых темной частью признака.

Видно, что если считать суммы значений интенсивностей для каждого признака это потребует значительных вычислительных ресурсов. Виолой и Джонсом было предложено использовать интегральное представление изображения, подробнее о нем будет далее. Такое представление стало довольно удобным способом вычисления признаков и применяется также и в других алгоритмах компьютерного зрения, например SURF.