मैंने OpenCV का उपयोग करके चेहरा पहचानने की कोशिश की हैउनके विकि पर उपलब्ध कराए गए दस्तावेज। इसका काम ठीक है और यह कई चेहरों का पता लगा सकता है। हालाँकि 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन या हेड ट्रैकिंग के बारे में साइट पर कोई डेटा उपलब्ध नहीं है। कोड और विकी के लिंक नीचे दिए गए हैं:
जबकि विकी चेहरे का पता लगाने के बारे में पर्याप्त जानकारी प्रदान करता है, जैसा कि आप पा सकते हैं, 3 डी फेस रिकग्निशन के तरीके उपलब्ध नहीं हैं।
मैं 3D फेस रिकग्निशन और ट्रैकिंग से संबंधित परियोजनाओं के बारे में जानना चाहता था ताकि मैं सोर्स कोड देख सकूं और ऐसा करने का प्रयास कर सकूं।
उत्तर:
उत्तर № 1 के लिए 6यह देर से आ सकता है लेकिन विलो गैराज में हैपॉइंट क्लाउड लाइब्रेरी (पीसीएल) नामक एक अन्य परियोजना जो पूरी तरह से 3 डी डेटा प्रोसेसिंग कार्यों पर केंद्रित है। फेस रिकग्निशन उन उपयोग मामलों में से एक है जो वे प्रोजेक्ट का विज्ञापन करने के लिए उपयोग करते हैं। बेशक यह सब मुफ़्त है ...
उत्तर № 2 के लिए 1
कई विधियां हैं। मैं सिर्फ आपको सही दिशा की ओर संकेत कर सकता हूं। चेहरा पहचान उदाहरण आमतौर पर आंखों का उप-पता लगाने में मदद करते हैं। इसलिए वास्तव में आप चेहरे और आंखों के स्थान को जानते हैं। इसी तरह के या अन्य साधनों में भी आप होंठों का पता लगा सकते हैं। अब जब आपके पास ऑब्जेक्ट के कम से कम तीन बिंदु हैं (इस समय का सामना करें), तो आप त्रिभुज का उपयोग करके कमरे में इसकी 3 डी स्थिति की गणना कर सकते हैं। उदाहरण का यह हिस्सा find_obj.cpp में मौजूद है जो OpenCV के साथ उदाहरण के रूप में आता है। बस यह उदाहरण SURF से x अंक का उपयोग करता है और इस जानकारी के आधार पर आयत खींचता है। CvFindHomography के साथ कुछ और भी देखें।
उत्तर № 3 के लिए 1
OpenCV 2.4.2 के बाद से, चेहरे का पता लगाने के लिए एक हेडर फ़ाइल है तथा ट्रैकिंग: opencv2 / contrib / detect_based_tracker.hpp
हेडर फ़ाइल नामक एक वर्ग को परिभाषित करता हैDetectionBasedTracker। इसे परिभाषित करने वाला ट्रैकिंग तंत्र ऑब्जेक्ट्स का पता लगाने के लिए बैकग्राउंड में haar cascades का उपयोग करता है। ट्रैकिंग OpenCV Haar कार्यान्वयन की तुलना में बहुत तेज़ है (हालांकि, कुछ ने इसे कम सटीक पाया है)। मैंने व्यक्तिगत रूप से इसे एंड्रॉइड डिवाइस पर बहुत अच्छी तरह से काम करने के लिए पाया है। फेस डिटेक्शन और ट्रैकर को लागू करने वाला कुछ सैंपल कोड यहां पाया गया है: http://bytesandlogics.wordpress.com/2012/08/23/detectionbasedtracker-opencv-implementation/
उत्तर के लिए 1 № 4
आपको देखना चाहिए सक्रिय आकार मॉडल तथा सक्रिय उपस्थिति मॉडल उस कार्य के लिए जिसका आप वर्णन कर रहे हैं। OpenCV आपको केवल 2D पता लगाने के तरीके प्रदान करता है, जबकि संदर्भ में विधियाँ (अब क्षेत्र में बहुत लोकप्रिय हैं) 3 डी बिंदुओं के एक सेट को ट्रैक करें एक चेहरे पर वितरित प्लस इसकी बनावट का वर्णन करने के लिए।
विकिपीडिया पृष्ठ आपको बताए गए तरीकों के कार्यान्वयन के लिए कुछ लिंक देंगे।
यदि आप दुनिया में सिर के 3 डी मापदंडों को जानना चाहते हैं (उदाहरण के लिए टकटकी का पता लगाने के लिए) निर्देशांक, तो आपको "3 डी हेड ट्रैकिंग" और "हेड पोज़ अनुमान" कीवर्ड के लिए गूगल करना चाहिए।