В настоящее время я работаю над проектом по изучению различных средств обнаружения человека. Чтобы сформулировать базовый уровень для сравнения, я собираюсь использовать несколько стандартных методов обнаружения (например, HOG с SVM, метод Виолы-Джонса). Поскольку я использую набор данных о пешеходах Калифорнийского технологического института (http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/) для тестирования, я выполняю всю свою работу в Matlab, чтобы воспользоваться преимуществами их дополнительных наборов инструментов.
В настоящее время я застрял на проблеме Виолы-Джонса. Инструмент оценки детектора требует [frame, x, y, h, w, score] для создания ROC-кривых для детекторов. Я планировал использовать CascadeObjectDetector с моделью fullbody.xml, обученной OpenCV, со следующим кодом:
detector = vision.CascadeObjectDetector(MODEL)
BBOX = step(detector,I)
Однако детектор дает только значения ограничивающей рамки, а не оценку. Есть ли какой-то обходной путь для создания кривых ROC для каскадных классификаторов? Или другая реализация, которая может обеспечить желаемые результаты?
