1 <?xml version="1.0"?> 2 <!-- 3 19x23 lowerbody detector (see the detailed description below). 4 5 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 6 | Contributors License Agreement 7 | IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. 8 | By downloading, copying, installing or using the software you agree 9 | to this license. 10 | If you do not agree to this license, do not download, install, 11 | copy or use the software. 12 | 13 | Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland). 14 | All rights reserved. 15 | 16 | Redistribution and use in source and binary forms, with or without 17 | modification, are permitted provided that the following conditions are 18 | met: 19 | 20 | * Redistributions of source code must retain the above copyright 21 | notice, this list of conditions and the following disclaimer. 22 | * Redistributions in binary form must reproduce the above 23 | copyright notice, this list of conditions and the following 24 | disclaimer in the documentation and/or other materials provided 25 | with the distribution. 26 | * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 27 | derived from this software without specific prior written permission. 28 | 29 | THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS 30 | "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT 31 | LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR 32 | A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE 33 | CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, 34 | EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, 35 | PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR 36 | PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF 37 | LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING 38 | NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS 39 | SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. Back to 40 | Top 41 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 42 43 "Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection 44 =============================================== 45 by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland 46 47 This archive provides the following three detectors: 48 - upper body detector (most fun, useful in many scenarios!) 49 - lower body detector 50 - full body detector 51 52 These detectors have been successfully applied to pedestrian detection 53 in still images. They can be directly passed as parameters to the 54 program HaarFaceDetect. 55 NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not 56 with side views (also see "Known limitations" below). 57 58 RESEARCHERS: 59 If you are using any of the detectors or involved ideas please cite 60 this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/): 61 62 @InProceedings{Kruppa03-bmvc, 63 author = "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele", 64 title = "Fast and Robust Face Finding via Local Context." 65 booktitle = "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance" 66 year = "2003", 67 month = "October" 68 } 69 70 COMMERCIAL: 71 If you have any commercial interest in this work please contact 72 hkruppa (a] inf.ethz.ch 73 74 75 ADDITIONAL INFORMATION 76 ====================== 77 Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player 78 that can play back .mpg movies. 79 Under Linux that's: 80 > ffplay demo.mpg 81 or: 82 > mplayer demo.mpg 83 84 The movie shows a person walking towards the camera in a realistic 85 indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the 86 movie by pressing the space bar. 87 88 Detections coming from the different detectors are visualized using 89 different line styles: 90 upper body : dotted line 91 lower body : dashed line 92 full body : solid line 93 94 You will notice that successful detections containing the target do 95 not sit tightly on the body but also include some of the background 96 left and right. This is not a bug but accurately reflects the 97 employed training data which also includes portions of the background 98 to ensure proper silhouette representation. If you want to get a 99 feeling for the training data check out the CBCL data set: 100 http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html 101 102 There is also a small number of false alarms in this sequence. 103 NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of 104 the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back 105 wall). 106 107 On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something 108 between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the 109 detector. The detectors work as well on much lower image resolutions 110 which is always an interesting possibility for speed-ups or 111 "coarse-to-fine" search strategies. 112 113 Additional information e.g. on training parameters, detector 114 combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is 115 available in my PhD thesis report (available end of June). Check out 116 www.vision.ethz.ch/kruppa/ 117 118 119 KNOWN LIMITATIONS 120 ================== 121 1) the detectors only support frontal and back views but not sideviews. 122 Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional 123 modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend 124 Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you. 125 126 2) dont expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector. 127 A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other 128 patterns occuring in the world (i.e. image "background"). This is not so 129 for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely 130 on fragile silhouette information rather than internal (facial) features. 131 Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well. 132 In contrast to a face detector these detectors will also work at very low 133 image resolutions 134 135 Acknowledgements 136 ================ 137 Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie. 138 --> 139 <opencv_storage> 140 <cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType> 141 <featureType>HAAR</featureType> 142 <height>23</height> 143 <width>19</width> 144 <stageParams> 145 <maxWeakCount>89</maxWeakCount></stageParams> 146 <featureParams> 147 <maxCatCount>0</maxCatCount></featureParams> 148 <stageNum>27</stageNum> 149 <stages> 150 <_> 151 <maxWeakCount>17</maxWeakCount> 152 <stageThreshold>-1.4308550357818604e+00</stageThreshold> 153 <weakClassifiers> 154 <_> 155 <internalNodes> 156 0 -1 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