8/28土曜日、東京てら子に参加しました。テーマは「エフェクト」だったので、MarilenaをフィルターやPixelBenderを使って高速化!っていうのをやりたかったのですが、挫折したので、あまり本質的じゃない部分で高速化をしてみました。 ObjectDetection.asを改造して、顔検知の大きさ、位置を前回検知を元にちょっとずつ変更しながら検地するようにしました。 多くの場合、前回検出位置とほぼ同じところに顔があることを前提にしています。 制作環境では、3~4FPSだったものが、10~12FPSでるようになりました。 ただ、これは簡易的な検知なので、同時にひとつしか検知できません。「見つかりそうな場所やサイズを予想して、見つかったら早々と検索を終了する」というのがこの手法の要だからです。 ただし、普通のフル検索と、今回の手法を組み合わせることによって、平均的な速度をあげる、という手
昨日、Flashや画像や音声やらいろいろ強い人とお会いするきっかけがあり、 今まで話したことが無かったので Marilena (OpenCV顔認識のas3実装)をつくった時に感動した、 Integral Imageというアルゴリズムについて話しました。 一文で説明すると、 二次元配列で表されるデータがある時に(この場合は顔検出する対象の画像の明るさ) 二次元配列の中の矩形範囲のデータの合計を、高速に求める手法です。 発表資料を置いておきますのでよろしければ integral_image_opencv_face_detection.pdf 計算してみるためのスプレッドシート Integral Image Calculator こちらの方がわかりやすいかもしれません integral imageについて調べた 資料の中に数式が入るとどや顔の度が増しますね なおやんは寝てまし
内容MotionPortraitで大合唱を演出 URL ----- 期間2007/10~2008/3 カンヌ広告祭2008 金賞受賞
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