CoCalc -- haarcascade

GitHub Repository: Tetragramm/opencv
Path: blob/master/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
¹⁶³³⁷ views
1
<?xml version="1.0"?>
2
<!--
3
   14x28 fullbody detector (see the detailed description below). 
4

5
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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
|
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| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
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| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
31
| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
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| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
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| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
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| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
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| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
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| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
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| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
38
| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
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| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
40
| Top
41
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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
[email protected]
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) Don't 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 occurring 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
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141
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142
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143
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144
  <stageParams>
145
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146
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148
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149
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150
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151
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153
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154
        <_>
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        <_>
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        <_>
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199
    <_>
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202
      <weakClassifiers>
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          <internalNodes>
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          <leafValues>
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        <_>
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          <internalNodes>
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        <_>
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          <internalNodes>
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        <_>
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        <_>
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          <internalNodes>
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          <leafValues>
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        <_>
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          <internalNodes>
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        <_>
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        <_>
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          <leafValues>
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        <_>
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        <_>
308
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    <_>
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