Залежність якості детектора облич на ознаках Хаара від варіативності навчальної вибірки

Abstract

Проблематика. При навчанні узагальнених детекторів обличчя на основі каскадів з ознаками Хаара виникає проблема довгого навчання результуючих каскадів та їх низької якості. Тому на практиці прийнято тренувати окремо фронтальні та профільні детектори облич, що ускладнює системи розпізнавання. Мета дослідження. Необхідно порівняти вплив композиції навчальної вибірки на якість натренованих детекторів за різних кутів нахилу обличчя. Методика реалізації. Пропонується натренувати ряд детекторів облич на підвибірках, що покривають різні діапазони кутів нахилу обличчя. При цьому всі інші параметри навчання будуть фіксовані. У результаті порівнюються час навчання та якість отриманих каскадів. Результати дослідження. Оцінено якість і час навчання класифікаторів облич залежно від композиції вибірки, а також здійснено порівняння якості фронтальних і бокових класифікаторів за однакової величини тренувальної вибірки. Показано, що метрика AUC має розходження у 0,003 між фронтальним та профільним детекторами. Висновки. Експериментально показано, що чим більш варіативний об’єкт (обличчя повернуте профілем відносно фронтального положення), тим довше і гірше навчається каскад Хаара за однакового розміру навчальних вибірок. Використовуючи запропонований підхід, можна керувати якістю фінального класифікатора підбором відповідної композиції тренувальної вибірки.

Keywords

• Face detector
• Haar cascades
• Training set
• Boosting
• Training set composition