درک هیستوگرام گرادیان های جهت دار (HOG) برای تشخیص چهره

معرفی
در حوزه بینایی کامپیوتری، تشخیص چهره به عنوان یک کار مهم با برنامه های کاربردی از امنیت و نظارت گرفته تا عکاسی و رسانه های اجتماعی عمل می کند. یکی از تکنیک های قدرتمندی که برای تشخیص اشیا، از جمله چهره ها به کار می رود، هیستوگرام گرادیان های جهت دار (HOG) است. در این مقاله، اصول پشت HOG، متدولوژی آن و پیاده سازی آن در پایتون با استفاده از کتابخانه OpenCV را بررسی خواهیم کرد.

مبانی HOG
HOG چیست؟
HOG یک توصیفگر ویژگی است که توزیع گرادیان های شدت در یک تصویر را ثبت می کند. HOG که توسط Navneet Dalal و Bill Triggs در سال 2005 توسعه یافت، ثابت کرده است که در وظایف تشخیص اشیا، به ویژه برای تشخیص عابران پیاده و چهره، بسیار موثر است.

HOG چگونه کار می کند؟
HOG بر این فرض عمل می کند که شکل و ظاهر محلی یک شی را می توان با توزیع گرادیان های شدت یا جهت های لبه مشخص کرد. با تقسیم یک تصویر به سلول های کوچک و همپوشانی، HOG جهت گیری گرادیان را در هر سلول محاسبه می کند و هیستوگرام هایی از این جهت ها ایجاد می کند. سپس این هیستوگرام ها به هم متصل می شوند تا یک بردار ویژگی را تشکیل دهند که به عنوان نمایشی از ظاهر جسم عمل می کند.

مراحل محاسبه HOG:
محاسبه گرادیان:
شیب تصویر را با استفاده از تکنیک هایی مانند عملگرهای Sobel برای شناسایی لبه ها محاسبه کنید.
تقسیم سلولی:
تصویر را به سلول های کوچک تقسیم کنید تا اطلاعات شیب محلی را بگیرید.
محاسبه هیستوگرام:
هیستوگرام جهت گیری های گرادیان در هر سلول را محاسبه کنید.
عادی سازی بلوک:
گروه‌هایی از سلول‌ها که به بلوک‌ها معروف هستند را عادی کنید تا تغییرات نور و کنتراست را در نظر بگیرید.
شکل گیری بردار ویژگی:
هیستوگرام های بلوک نرمال شده را به هم متصل کنید تا بردار ویژگی نهایی را تشکیل دهید.
پیاده سازی HOG در پایتون
حالا بیایید با استفاده از پایتون و OpenCV به جنبه عملی HOG بپردازیم. اسکریپت پایتون زیر تشخیص چهره مبتنی بر HOG را نشان می دهد:

import cv2

# Load the image

image = cv2.imread(‘path/to/your/image.jpg’)

# Convert the image to grayscale

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Create a HOG face detector

hog_face_detector = cv2.HOGDescriptor()

hog_face_detector.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# Detect faces in the image using HOG

faces_hog, _ = hog_face_detector.detectMultiScale(gray_image)

# Draw bounding boxes around detected faces

for (x, y, w, h) in faces_hog:

cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# Display the image with bounding boxes

cv2.imshow(‘HOG Face Detection’, image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

ملاحظات و نکات

تنظیم پارامترها:
آشکارسازهای مبتنی بر HOG اغلب دارای پارامترهایی هستند که می توانند برای عملکرد بهتر تنظیم شوند. پارامترهایی مانند ضریب مقیاس و حداقل اندازه اشیاء شناسایی شده را برای دستیابی به نتایج بهینه برای مورد استفاده خاص خود آزمایش کنید.

کارایی محاسباتی:
یکی از نقاط قوت HOG کارایی محاسباتی آن است که آن را برای کاربردهای بلادرنگ مناسب می کند. با این حال، اندازه پنجره تشخیص و پیچیدگی تصویر می تواند بر زمان پردازش تأثیر بگذارد.

محدودیت ها:
در حالی که HOG در بسیاری از سناریوها موثر است، ممکن است با چالش های خاصی مانند تغییرات در شرایط نوری و پس زمینه های پیچیده دست و پنجه نرم کند. درک این محدودیت ها هنگام انتخاب روش مناسب برای برنامه شما ضروری است.

نتیجه
هیستوگرام گرادیان های جهت دار (HOG) به سنگ بنای تشخیص اشیا تبدیل شده است و ابزاری قوی و کارآمد محاسباتی برای ثبت ویژگی های اساسی اشیاء در تصاویر ارائه می دهد. در زمینه تشخیص چهره، HOG یک تکنیک قابل اعتماد و همه کاره است.

با درک مفاهیم اساسی پشت HOG و آزمایش اجرای آن در پایتون، می توانید بینش ارزشمندی در مورد قابلیت ها و محدودیت های آن به دست آورید. مانند هر تکنیک بینایی کامپیوتری، تنظیم دقیق و سفارشی سازی کلید دستیابی به نتایج بهینه برای مورد استفاده خاص شما است.

در قسمت بعدی این مجموعه، روش قدرتمند دیگری برای تشخیص چهره، شبکه‌های کانولوشن آبشاری چند وظیفه‌ای (MTCNN) را بررسی می‌کنیم که درک جامعی از تکنیک‌های مختلف موجود برای این کار حیاتی بینایی رایانه ارائه می‌دهد. گوش به زنگ باشید!