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Delphiで画像から顔領域や目の領域を認識検出(Haar Cascades識別器)するクラスを作りましたが、処理速度と精度の両方を高くする畳み込み方法がわからない (ID:150740)
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Delphiで画像から顔領域や目の領域を検出できるクラスを作りました。 https://mam-mam.net/delphi/haar_cascade.html アルゴリズムは、OpenCVと同じHaar Cascadesを使用しています。 参考まで、このクラスを使用してDelphiでWEBカメラ(USBカメラ)からの画像の顔領域にリアルタイムにスタンプを合成するWindowsアプリを作ってみました。 https://mam-mam.net/download/mamwebcamphoto2.html しかしながら、精度を上げるようにパラメータを調整すると処理速度が遅くなりますし、処理速度を速くしようとすると精度が下がります。 現行は畳み込み+Haar Cascades処理を以下のように5重ループ行っています。 ループ開始(窓サイズを少しずつ大きくしていく) ループ開始(画像に対して窓を少しずつ横に移動していく) ループ開始(画像に対して窓を少しずつ縦に移動していく) ループ開始(Haar Cascadesのステージ1~25までのループ) ループ開始(features Rectのループ) 積分画像からリーフ値を合計していく ループ終わり 各ステージ毎にカスケード型識別器処理を行い失敗したらループを抜ける ループ終わり ループ終わり ループ終わり ループ終わり 問題は画像の畳み込みを行っている箇所なのですが、良い畳み込みのアルゴリズムがありませんでしょうか。
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