ADABOOST Detekce objektu v obraze
Obsah Úvod do problému Řešení Reálné příklady
Idea detektoru Detektor objektu pro fixní velikost okna Klasifikátor je objekt/není objekt - 2 druhy chyb False positive (FP) – halucinace objektu False negative (FN) – přehlédnutí objektu Jednoduché příznaky/filtry Výběr filtrů a jejich kombinace=adaboost Hypotéza Projdi obraz všemi okny velikosti větší než 24x24
Řešení Bootstrap algoritmus - Adaboost Rychlé příznaky Sekvenční trénování
Bootstrap algoritmus Vezme jednoduchý (slabý) klasifikátor, který nemá dobrou přesnost zkombinuje slabé klasifikátory tak, aby celek dosáhl požadované přesnosti. Výhoda – použití „rychlých“ klasifikátorů bez obětování přesnosti
Adaboost Vytváří silný klasifikátor pro klasifikaci dat x i kombinací slabých klasifikátorů h(x i ) i je váha, kterou potřebujeme nastavit trénováním
Adaboost – příklad
Idea – Rychlé příznaky/filtry Příznaky/filtry, které mají charakter hranových detektorů Výpočet odezvy filtru h(f(x,y)) pro každý filtr musíme zvolit práh T
Výpočet odezvy filtru – zrychlení Protože to budeme dělat opakovaně, musí být výpočet efektivní Idea : integrální obraz Efektivně vypočten v jednom průchodu Oblast 4 = D + A – (C+B)
Adaboost pro detekci objektů Rozhoduje jak vybrat z filtrů Vstup Příklady objektu a ne-objektů Hodně filtrů (různé typy, velikosti, pozice) Algoritmus pro konstrukci silného klasifikátoru f(x) tvořeného lineární kombinaci jednotlivých slabých klasifikátorů h t (x)
Adaboost - algoritmus Máme dána trénovací data (x i,y i ). Na začátku jsou váhy stejné pro všechny data. Pro t=1:T Spočtu chybu t pro každý filtr vyberu filtr s nejmenší chybou Nastavím t Převažím příklady (boosting) aby špatně zařazená data měli větší váhu Přidám slabý filtr s váhou t
Příklady detekce tváře Vybrané příznaky/filtry jsou smysluplné 100% nalezených tváří, 40% FP-halucinace tváře
Sekvenční rozhodování Kombinace filtrů První filtr provede prahování zbytek zůstane V prvním kroku bylo 80% ne-tváří, atd. H1H1 H2H2
Reálné příklady
Literatura Viola & Jones – Bootstrap algorithm for face detection Freund – “An adaptive version of the boost by majority algorithm” Matas – Lecture Adaboost