物体検出(detectMultiScale)をパラメータを変えて試してみる(minNeighbors編)


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OpenCVを使って動体検出(face-detectionとか)を行う場合に使用するCascadeClassifier.detectMultiScaleについて、パラメータを変えて試してみる。
前回に引き続き今回は、minNeighborsを変えて試してみました。

Method Detail

public void detectMultiScale(Mat image, MatOfRect objects, double scaleFactor, int minNeighbors, int flag, Size minSize, Size maxSize)
  • image:
  • CV_8U型の行列。ここに格納されていいる画像中から物体が検出されます。

  • objects:
  • 矩形を要素とするベクトル。それぞれの矩形には、検出した物体を含みます。

  • scaleFactor:
  • 画像スケールにおける縮小量を表します。

  • minNeighbors:
  • 物体候補となる矩形は、最低でもこの数だけの近傍矩形を含む必要があります。

  • flags:
  • このパラメータは、新しいカスケードでは使用されません。古いカスケードに対しては、cvHaarDetectObjects関数の場合と同じ意味を持ちます。

  • minSize:
  • 物体が取り得る最小サイズ。これよりも小さい物体は無視されます。

  • maxSize:
  • 物体が取り得る最大サイズ。

 
minNeighborsは信頼性のパラメータで、値が大きくなるに連れて検出の信頼性が上がるようですが、見逃してしまう率も高くなるようです。
detectMultiScaleでは画像のスケールを変えて何度も探索を行います。その結果、分類器がTrueとなる箇所が何度も重複して検出されますが、より重複(近傍矩形を含む)が多い部分を信頼性が高いと考えます。そのしきい値がminNeighborsになります。
(詳しくは、結果の画像を見ていただけるとよくわかると思います)

 

今回やったこと

minNeibhorsを変化させて、
・検出精度(誤検出数、見送り率)
・処理時間
を調べる。

実験に使用した画像はフリー素材で見つけてきたサイズの異なる画像5枚(顔55個を含む)を使用。
 

環境

・Ubuntu 14.04 64bit (CPU:Intel Core i5 660@3.33GHzx4, MEM:3.9GB)
・OpenCV 2.4.10
・Java 1.8.0_40
 
実験プログラムはJavaで記述しています。
カスケード型分類器にはhaarcascade_frontalface_default.xmlを使用しています。
scaleFactor以外のパラメータは、scaleFactor=1.1, flags=CASCADE_SCALE_IMAGE, minSize=30×30, maxSize=なしです。

 

結果

minNeighbors別の誤検出数

誤検出数

minNeighbors別の見逃し率

検出すべき45個の顔について、どれだけ見逃したか。
見逃し率

今回の実験結果からだと、minNeighborsは2,3あたりがパフォーマンスが良かった。
実際の検出結果を見てみると、minNeighborsがどう作用しているかがよくわかる。
minNeighborsの違い

minNeihbors=0の場合は、近傍矩形がない=検出したすべての矩形が得られる。
minNeihbors=1の場合は、近傍矩形が最低1個なので、上記の画像の例では、右上と左下が削除された結果となる。
minNeihbors=2の場合は、近傍矩形が最低2個なので、右下も削除される。
 
minNeighborsの設定はいくつにしておけば良いという訳ではなく、分類器の精度やscaleFactorによって最適な値を見つけてあげる必要がありそう。
処理負荷を減らすためにscaleFactorを大きくした場合は、minNeihborsを下げてあげないと検出できなくなるなど。
バランスを見ながら設定するパラメータだと思われる。

 

処理時間

minNeighbors別の平均処理時間(ms)です。
処理時間

minNeighborsによる違いは特にないようです。

 
今回調べたのは以上になります。

 

あとがき

scaleFactorとminNeighborsを調べて、なんとなくですがdetectMultiScaleの使い方が分かってきた気がする。

 
 

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