roboforum.ru

metric, так, как вы это описываете больше похоже на "програмеры, не страдайте фигнёй, это всё скучно, не нужно, кто-то за вас всё сделает и вообще займитесь чем-то полезным, например идите чугуний грузить".

фигней заниматься действительно не стоит, нужно понимать сложность задачи и корректно расчитывать свои силы. распознавание и проектирование подобных приложений это далеко не фигня и вот ни разу не скучно, но только если знать что и как, и что потом с этим делать/как из этого получить профит.

Добавлено спустя 6 минут 13 секунд:

да не нужно вам это. просто ручками выберите несколько кадров и задайте на них лица (автоматом или руками, как удобнее), полученные фотографии оформите под "пикассу" что бы народ имена вставлял.



как вы собираетесь отображать кто есть на видео? показывать на самом видео - дорисовывать рамочки и подписи. накладывать поверх через флаш например? список снизу/сбоку пустите с таймингами кто появился, а кто ушел из кадра?

Разговор ушёл несколько в сторону. Меня больше интересует возможно ли на каскадах Хаара устроить распознавание? Если я собираюсь распознавать, допустим, 5 человек, то мне нужно натренировать 5 классификаторов? Я пока что так представляю этот процесс:
1. Я вручную нахожу по 500 фотографий 5-ти людей и раскладываю эти фотографии по папочкам.
2. тренирую 5 классификаторов на этих фотографиях
3. Нахожу где-нибудь базу данных с готовым классификатором лица человека.
4. Модифицирую пример OpenCV facedetect.cpp так, что вначале ищу просто лицо человека, а после нахождения лица применяю все 5 классификаторов к этому лицу. Если, один из классификаторов даст положительный ответ, то личность распознана.

Можно так действовать?


Слишком много видео. Ручками всё это делать - очень долго. Да и не в этом проблема. Детектировать людей в видео я почти умею.

Далее буду вырезать прямоугольник вокруг фигуры и кадр целиком и размещу их на сайте с предложением подписать, кто это.

база по лицам есть в opencv... и даже не одна, только вот про Хаара вы где то слышали, но видимо не поняли
cascade_fn = args.get('--cascade', "../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
nested_fn = args.get('--nested-cascade', "../../data/haarcascades/haarcascade_eye.xml")



действовать то можно, но вот результат...



много это сколько? попробуйте поискать лица на всех кадрах хотя бы одного вашего видео, перемножте это на колличество роликов, добавьте туда расчеты на распознавание, координацию и храниние базы и прочая прочая, а потом решайте насколько это долго.



хм, судя по вопросам нет. и даже пример https://github.com/Itseez/opencv/blob/m ... edetect.py или cpp не удосужились посмотреть или хотя бы просто запустить. поэтому дальнейшее обсуждение считаю бессмысленным.



и будет там несколько тысяч разных теней которые без контекста и обстановки никто разобрать не сумеет.

Надо начать с чего попроще (интересны результаты и выводы). Задача осложняется еще и тем, что в отличии от камер видеонаблюдения, в любительской съемке камера динамична и ракурсы все время меняются.

Пример давным-давно запускал, а вот внимательно посмотрел код только позавчера, поэтому и задал предыдущий вопрос. Нашёл статью, по которой понял, что методы, которые я предлагаю действительно кто-то использовал.Вот эта статья: http://habrahabr.ru/post/134857/


Насчёт контекста я писал что: - то есть я собираюсь размещать две каринки: одну вырезанную, а другую невырезанную (полный кадр из видео так, чтобы можно было как раз разглядеть обстановку).


Вот как раз про результат я и хотел спросить более опытных товарищей. Смогу ли получить я какой-нибудь внятный результат?