3D物体检测-Opencv答案

【问题标题】：3D Object Detection-Opencv3D物体检测-Opencv
【发布时间】：2012-07-06 13:06:02
【问题描述】：

我已经尝试使用 OpenCV 使用他们的 wiki 上提供的文档进行人脸识别。它工作正常，可以检测多个人脸。但是，该站点上没有提供有关 3D 对象检测或头部跟踪的数据。下面提供了代码和 wiki 的链接：

Face recognition

Cascade Classifier

虽然 wiki 确实提供了有关人脸检测的足够信息，但您可能已经发现，但并未提供 3D 人脸识别方法。

我想了解与 3D 人脸识别和跟踪相关的项目，以便我可以查看源代码并尝试制作一个项目。

【问题讨论】：

我和你的情况类似，我目前正在寻找一种识别和跟踪 3D 对象的方法。如果我遇到任何可能对你有帮助的东西，我会在这里发布。
非常感谢。 :) 您对可以使用的任何算法有任何想法吗？
恐怕我还是这个领域的初学者，但我可以建议你看看SURF算法，或者this clip。也许你可以像他一样使用一种不断更新模板匹配的形式。 Another tutorial 我觉得很有趣。祝你好运！
你总是可以看看结合 Voronoi 镶嵌和单应变换。这种方法将仅限于至少让面部可见，IE 没有后脑勺识别，但它可以扩大您的识别范围。您有什么特别的应用吗？
是的，它告诉我脸部的位置，这样我就可以用面具或其他东西遮住它。我可以使用 2D 算法来做到这一点，但我也需要脸部不同部位的深度。 :)

标签： opencv computer-vision face-recognition

【解决方案1】：

有很多方法。我只能为您指出正确的方向。人脸识别示例通常提供眼睛的子检测。所以实际上你知道面部和眼睛的位置。以类似或其他方式，您还可以检测嘴唇。现在，当您拥有至少三个对象点（这次是面向）时，您可以使用三角测量计算其在房间中的 3D 位置。这部分示例存在于作为 OpenCV 示例的 find_obj.cpp 中。仅此示例使用来自 SURF 的 x 点并根据此信息绘制矩形。还可以使用 CvFindHomography 查看其他任何内容。

【讨论】：

【解决方案2】：

从OpenCV 2.4.2开始，出现了人脸检测和跟踪的头文件：opencv2/contrib/detection_based_tracker.hpp

头文件定义了一个名为DetectionBasedTracker的类。它定义的跟踪机制在后台使用 haar 级联来检测对象。跟踪比 OpenCV Haar 实现快得多（但是，有些人发现它不太准确）。我个人发现它在安卓设备上运行良好。在这里可以找到一些实现人脸检测和跟踪器的示例代码： http://bytesandlogics.wordpress.com/2012/08/23/detectionbasedtracker-opencv-implementation/

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该查看用于您描述的任务的Active shapes models 和Active Appearance Models。 OpenCV 只为您提供 2D 检测方法，而参考中的方法（现在在该领域非常流行）跟踪一组 3D 点分布在一张脸上加上一个纹理来描述它的外观。

维基百科页面将为您提供一些上述方法实现的链接。

如果您想知道头部在世界坐标中的 3D 参数（例如用于凝视检测），那么您应该搜索关键字“3D 头部跟踪”和“头部姿势估计”。

【讨论】：

【解决方案4】：

这可能来晚了，但 Willow Garage 正在运行另一个名为点云库 (PCL) 的项目，该项目完全专注于 3D 数据处理任务。人脸识别是他们用来宣传该项目的用例之一。当然，这一切都是免费的……

http://pointclouds.org

【讨论】：