[CV]人脸识别检测数据集

做了一段时间的人脸识别和检测,在这里列一下用过的数据集。基本上,大家近期也都是在这几个数据集上检测自己的算法。网上这方面的总结虽然不少,但是一则有些是多年前的数据,或是规模太小或是链接已经失效,再则是数据集的测试协议定义不明,不尽适合用来和其它方法做比较。

1. Labeled Faces in the Wild:
做人脸识别,准确的说是人脸验证(Face Verification),UMass的LFW估计是最近被用的最多的了,LFW采用的测试协议也已经被几个新的数据集沿用了。人脸验证是指,给定两张人脸的照片,算法需要判断它们是不是来自同一个人。最新的结果(ICCV2013),在限制条[......]

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[Bug] g++4.6 参数顺序

遇到一个bug, 看起来像是g++-4.6的问题。

问题是这样的。这个源文件用到了OpenCV:

//< file: test.cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
int main (int argc, char** argv) {
    cv::Mat image;
    return 0;
}

用这样一行命令编译:

g++-4.6 `pkg-config --libs opencv`  -o test.bin test.cpp

遇到了错误:

/tmp/ccs2MlQz.o: In function `cv::Mat::~Mat()':
test.cpp:(.text._ZN2cv3MatD2Ev[_ZN2cv3MatD5Ev]+0x39): undefined reference to `cv::fastFree(void*)'
/tmp/ccs2MlQz.o: In function `cv::Mat::release()':
test.cpp:(.text._ZN2cv3Mat7releaseEv[cv::Mat::release()]+0x47): undefined reference to `cv::Mat::deallocate()'
collect2: ld returned 1 exit status

错误的原因应该是g++没有正确的链接到OpenCV的库。各种尝试之后发现只要调换一下参数的位置就可以正常编译 -_-!!
改用这样一行命令编译就没有问题了。

207b595232de6d35ec0b3fd[......]

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[Vim]用行号参与替换

一个小技巧。Vim有好处千种,”替换”只是其中一个。

除了强大的正则表达式,\=也是一个好用的工具。
比如要生成这么一个文件

This is number 1
This is number 2
This is number 3
This is number 4
This is number 5
This is number 6
This is number 7
This is number 8
This is number 9
This is number 10

方法当然有很多。用\=可以这么做:
先输入一行

This is number X[......]

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[OpenCV] detectMultiScale: output detection score

OpenCV provides quite decent implementation of the Viola-Jones Face detector.

A quick example looks like this (OpenCV 2.4.5 tested):

// File: main.cc
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace cv;
 
int main(int argc, char **argv) {
 
    CascadeClassifier cascade;
    const float scale_factor(1.2f);
    const int min_neighbors(3);
 
    if (cascade.load("./lbpcascade_frontalface.xml")) {
 
        for (int i = 1; i < argc; i++) {
 
            Mat img = imread(argv[i], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
            equalizeHist(img, img);
            vector<Rect> objs;
            cascade.detectMultiScale(img, objs, scale_factor, min_neighbors);
 
            Mat img_color = imread(argv[i], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
            for (int n = 0; n < objs.size(); n++) {
                rectangle(img_color, objs[n], Scalar(255,0,0), 8);
            }
            imshow("VJ Face Detector", img_color);
            waitKey(0);
        }
    }
 
    return 0;
}
g++ -std=c++0x -I/usr/local/include `pkg-config --libs opencv` main.cc -o main

The detection results are as shown below:
result

For more serious user, it would be[......]

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PhD们的总结

感叹一下,牛人们不但paper写得好,也很善于总结经验。
一早(好像也不早了…)在Facebook上看到行内CMU牛人田渊栋的PhD生涯总结,行文流畅,条理清晰。不在这里贴全文了,可以在这里看到:

[1] 博士五年总结 (一) – 田渊栋
[2] 博士五年总结 (二) – 田渊栋
[3] 博士五年总结 (三) – 田渊栋 

写得太好了,值得花时间好好读一读。

也可以对比之前比较火的MIT的Philip Guo的Ph.D Grind看看:
Ph.D Grind – Philip Guo 

[CV]检测灰色块

遇到一个看起来非常简单的问题:一张图片里面有一些某种颜色的色块,怎么样找到它们?
sample-mask
比较囧的是这个问题的起因。因为图片的标注文件丢了,不得不这么反向做检测来找回这些标注…想想人脸那么麻烦的结构都可以被检测出来,CV对付这种几乎完美的单颜色色块应该是小菜一碟吧。所以,大家虽然感觉反向检测自己处理的图片比较囧,但是完全不觉得这是个问题。同屋的哥们当场表示,他可以在10分钟之内搞定。

他的做法是我们一开始的想法,先按照色块的颜色(RGB: 128,128,128)把图片二值化,由于JPEG压缩,色块可能会有噪声。
sample-mask-binarized

然后我们准备对每行求和,对每列求和,会得到两个“直方图”,然后[......]

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程序设计启示 (摘记)

刚开始看代码大全,真是大部头,不知道毕业之前能不能看完,或者看完的时候有没有毕业…(泪)。应该是还没有看到干货部分,不过对于程序设计里的问题,有很多很好的总结,所以摘录一点在这里。这部分原文是 Design Heuristics,直译应该是“设计启示”,可是我觉得应该算是一些心得。想起来以前在图书馆见过有一本书叫做《软件启示录》,按照当年的习惯,应该看过并且仅看过前言 ^^

罗列一下书上的总结,就不瞎翻译了。

Major Heuristics

  • Find Real-World Objects
  • Form Consistent Abstraction
  • Encapsul[......]

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