dlibをインストールしたらC++の例題がたくさんあったので動かしてみた。Pythonの例題もたくさんあるけど。
face_detection_ex.cpp である。
どうやってインストールしたのか忘れたが（笑） たぶん某金子サイトのマネしたのではなかろうか。いや、それも忘れたが。
今日、Folder見ていたら examples.slnというファイルがあったのでcMakeをインストールに使ったのかもなあ。いや、それならばVisualStudio2022 Communityでとっとと動くはずだな。
で、examples.slnをVisualStudio2022 Communityで開きALL_BUILDを実行。なんか時間がかかって終了。数十のProjectがあるのでね。
dlibの顔検出のアルゴリズムに関しては全く知らないのである。いいのだ、それで。ワタクシはインストールが趣味である、キリッ)
顔検出はOpenCVもある。物体検出もできる。最近はそういうのがいくつあるのかも知らないが。賢い連中がいろいろと作って提供してくれるのでワタクシは楽しいといぃのにぃ。。。
なんかネ、上のように顔検出したの見てもね、なんかツマランのだよ。だって仕組みが分からないのだもの。。。。。。(´・ω・`)
Haar-Like特徴を利用した顔検出は解説があったしOpenCVで顔検出する際の処理の視覚化も動画があったので、あーなるほどなあとは思った。
顔検出に使う特徴量の抽出としてはHOG特徴量というものもあるらしいが。
Haar-LikeとHOGの比較についてGemini先生に訊いたら次のような回答があったばい
そのうち解説サイト探して読もう・・・予定な。
補足 face_detection_ex.cppの中のコメントで次のような文章があるのだった。
This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented
Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image pyramid,
and sliding window detection scheme. This type of object detector is fairly
general and capable of detecting many types of semi-rigid objects in
addition to human faces. Therefore, if you are interested in making your
own object detectors then read the fhog_object_detector_ex.cpp example
program. It shows how to use the machine learning tools which were used to
create dlib's face detector.
そこにHOGというの見つけたので、きっと HOG特徴量を利用しているのであろう。しかーーし、ワタクシはHOGについては知らないのであるぞの。
hog = 豚さんだけどな（笑） てへ
