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मैं कैस्केड क्लासिफायरफायर के आधार पर एक ऑब्जेक्ट डिटेक्टर बनाना चाहता हूं, केवल समस्या यह है कि एलबीपी और हायर विशेषताएं रोटेशन इनवेरिएंट नहीं हैं। मेरे दिमाग में आने वाली पहली बात यह है कि प्रशिक्षण कोण को विभिन्न कोणों पर घुमाएं, लेकिन मुझे संदेह है कि परिणामी वर्गीकृत की अच्छी गुणवत्ता होगी, इसके अलावा, वस्तु अनुपात बढ़ा सकती है। कई रोटेशन इनवेरिएंट डिटेक्टर हैं, उदाहरण के लिए, आईफोन किसी भी अभिविन्यास में वास्तविक समय में चेहरों को पहचानता है, इसलिए मुझे आश्चर्य है कि वे इसे कैसे प्राप्त करते हैं? मैं इसके लिए ओपनसीवी का उपयोग करना पसंद करूंगा।रोटेशन इनवेरिएंट डिटेक्टर के लिए सबसे अच्छा समाधान क्या है?
आपको फीचर इनवेरिएंट डिटेक्टरों को Google करना चाहिए। कई एल्गोरिदम हैं लेकिन आपको उपयुक्त एप्लिकेशन ढूंढना होगा जो आपके एप्लिकेशन को सुइट करेगा। शायद एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु यह दस्तावेज़ है: epubs.surrey.ac.uk/726872/1/Tuytelaars-FGV-2008.pdf – Adi
कंप्यूटर-दृष्टि में सबसे अच्छा समाधान जैसी कोई चीज़ नहीं है। मामला यह है कि आईफोन कुछ फीचर एक्स को पहचानता है, यह अप्रासंगिक है, यह ज्ञात विशेषताओं वाला एक एकल उपकरण है, जिसमें संभवतः घूर्णन को आसानी से वापस करने के लिए और भी जानकारी है। इसके अलावा, आप विशेष रूप से फेस-डिटेक्शन के बारे में उल्लेख कर रहे हैं जो साबित अच्छे समाधान के साथ एक अच्छी तरह से अध्ययन किया गया विषय है। चूंकि आप चेहरे का पता लगाने की कोशिश नहीं कर रहे हैं (कुछ जवाब में आपकी टिप्पणी के अनुसार), यह भी बेहतर नहीं है क्योंकि यह एक बिल्कुल अलग विषय है। – mmgp
मुझे नहीं लगता कि यह अप्रासंगिक है क्योंकि चेहरे का पता लगाने में उपयोग किए जाने वाले कुछ विचार अन्य वस्तुओं का पता लगाने के लिए उपयोग योग्य हो सकते हैं, कम से कम मुझे इसे आज़माएं। वैसे, मैं नहीं देखता कि रोटेशन "वापस" कैसे किया जा सकता है। हम एक्सेलेरोमीटर डेटा का उपयोग कर आईफोन के अभिविन्यास को निर्धारित कर सकते हैं, लेकिन चेहरे का घूर्णन अलग हो सकता है और यह अभी भी काम करता है। – lizarisk