b"\n_START_ARTICLE_\nDetector Viola Jones\n_START_PARAGRAPH_\nEl detector de Viola-Jones descriu un marc de treball per a la detecci\xc3\xb3 d'objectes en imatges en temps real. El detector va ser proposat l'any 2001 per Paul Viola i Michael Jones._NEWLINE_El detector es basa en tres grans aportacions: la utilitzaci\xc3\xb3 de la imatge integral per obtenir una r\xc3\xa0pida avaluaci\xc3\xb3 de les caracter\xc3\xadstiques, un algorisme que aprendr\xc3\xa0 les caracter\xc3\xadstiques per dur a terme la detecci\xc3\xb3, i un classificador en cascada que descartar\xc3\xa0 les parts de la imatge que no siguin l'objecte a estudiar per tal de centrar-se en les candidates a si ser-ho._NEWLINE_La creaci\xc3\xb3 del detector va ser motivada per la detecci\xc3\xb3 de cares, sent el primer marc de treball capa\xc3\xa7 de fer-ho r\xc3\xa0pidament. Segons Viola i Jones, el detector \xc3\xa9s capa\xc3\xa7 de detectar cares en una imatge de 384x288 p\xc3\xadxels a una velocitat de 15 imatges/segon utilitzant un ordinador Pentium III a 700 MHz.\n_START_SECTION_\nCaracter\xc3\xadstiques i avaluaci\xc3\xb3 de la imatge\n_START_PARAGRAPH_\nEl detector de Viola-Jones utilitza grups de caracter\xc3\xadstiques simples per tal de dur a terme la detecci\xc3\xb3. La utilitzaci\xc3\xb3 de caracter\xc3\xadstiques simples en comptes d'utilitzar els p\xc3\xadxels directament es basa en el fet que aix\xc3\xb2 permet al sistema operar molt m\xc3\xa9s r\xc3\xa0pidament i beneficiar\xc3\xa0 la codificaci\xc3\xb3 en el domini ad-hoc._NEWLINE_Aquestes caracter\xc3\xadstiques es divideixen en 4 tipus: dos basades en dos rectangles, una basada en tres rectangles i un altre basat en quatre rectangles. Cadascun d'aquests proporcionar\xc3\xa0 una informaci\xc3\xb3 diferent._NEWLINE_A partir d'aquests rectangles es poden extreure les caracter\xc3\xadstiques de la imatge com a avaluacions de la intensitat del conjunt de p\xc3\xadxels. La suma de la lumin\xc3\xa0ncia dels p\xc3\xadxels en la regi\xc3\xb3 blanca es resta a la mateixa suma a la regi\xc3\xb3 obscura. El valor obtingut mitjan\xc3\xa7ant aquesta difer\xc3\xa8ncia ser\xc3\xa0 el valor de la caracter\xc3\xadstica i es pot combinar amb altres formant hip\xc3\xb2tesis de les regions d'una imatge._NEWLINE_Les caracter\xc3\xadstiques d'aquests rectangles poden ser r\xc3\xa0pidament calculades utilitzant una representaci\xc3\xb3 interm\xc3\xa8dia de la imatge, anomenada imatge integral. Viola-Jones construeixen aquesta imatge prenent la suma dels valors de lumin\xc3\xa0ncia dels p\xc3\xadxels que es troben per sobre i a l'esquerra d'un punt de la imatge. Per tant per un punt x,y tenim que:_NEWLINE__NEWLINE_on:  \xc3\xa9s la imatge integral _NEWLINE_ \xc3\xa9s el valor de la imatge en unes coordenades espec\xc3\xadfiques_NEWLINE__NEWLINE_La import\xc3\xa0ncia d'aquesta imatge integral es basa en el fet que \xc3\xa9s capa\xc3\xa7 de calcular r\xc3\xa0pidament la suma dels p\xc3\xadxels dins d'una \xc3\xa0rea determinada de la imatge. Cada suma d'aquesta \xc3\xa0rea s'obtindra a partir de quatre refer\xc3\xa8ncies:_NEWLINE__NEWLINE_Aquest proc\xc3\xa9s es realitza per tot un conjunt d'imatges d'entrenament que contenen l'objecte a detectar, de forma que es puguin trobar de forma m\xc3\xa9s exacta les caracter\xc3\xadstiques.\n_START_SECTION_\nClassificador\n_START_PARAGRAPH_\nUn cop trobades les caracter\xc3\xadstiques dins d'un conjunt d'imatges d'entrenament, cal trobar les que defineixen millor una cara i ajudin a localitzar-la._NEWLINE_Dins d'una imatge de 24x24 trobem un total de 45.396 possibles caracter\xc3\xadstiques i aix\xc3\xb2 faria impossible avaluar totes les possibilitats en temps reals. Per tant cal trobar les caracter\xc3\xadstiques que defineixin millor l'objecte mitjan\xc3\xa7ant un classificador que s'encarregar\xc3\xa0 de trobar-les. El detector de Viola-Jones estableix una variant de l'algorisme AdaBoost de Freund i Shaphire. L'elecci\xc3\xb3 d'aquest algorisme ve donada per la seva velocitat d'aprenentatge, on els pesos s'assignen de manera que afavoreixin la classificaci\xc3\xb3 de l'objecte, \xc3\xa9s a dir, assigna uns pesos a les caracter\xc3\xadstiques de forma que les caracter\xc3\xadstiques que siguin les m\xc3\xa9s probable per l'objecte, tinguin m\xc3\xa9s pes i per tant seran les que es tindran en compte.\n_START_SECTION_\nDetector de classificadors en cascada\n_START_PARAGRAPH_\nEl detector Viola-Jones consisteix a escanejar molts cops la imatge, en diferents posicions i escales. Se senzill d'intuir que la majoria de sub-finestres escanejades no contindran l'objecte, per tant, en comptes de trobar l'objecte, l'algorisme buscar\xc3\xa0 el no objecte._NEWLINE_Aquest m\xc3\xa8tode es basa en una cascada de classificadors que classificaran la sub-finestra com objecte o no objecte. Si no \xc3\xa9s objecte, simplement es descartar\xc3\xa0 i es passara a la seg\xc3\xbcent. En canvi es classificar\xc3\xa0 com a objecte si pasa per tots els classificadors (\xc3\xa9s a dir que tots els classificadors la consideraran objecte)._NEWLINE_Degut a aquest m\xc3\xa8tode en cascada per tal de decidir si hi ha l'objecte a la imatge o no, la taxa de positius i falsos positius dependr\xc3\xa0 del nombre d'etapes al classificador en cascada. La taxa de falsos positius pot ser calculada com:_NEWLINE_On F \xc3\xa9s la taxa de falsos positius del detector, K \xc3\xa9s el nombre de classificadors i fi \xc3\xa9s la taxa de falsos positius calculada per el classificador i. En contraposici\xc3\xb3, la taxa de detecci\xc3\xb3 del m\xc3\xa8tode cascada pot ser calculada com: _NEWLINE_On D \xc3\xa9s la taxa de detecci\xc3\xb3 del detector, K \xc3\xa9s el nombre de classificadors i di \xc3\xa9s la taxa detecci\xc3\xb3 calculada pel classificador i. Per tant, per a una cascada de 32 etapes, obtindrem una taxa de falsos positius de l'ordre de .\n_START_SECTION_\nEstructura del detector original de Viola-Jones\n_START_PARAGRAPH_\nEl detector original que van proposar Viola i Jones cont\xc3\xa9 una cascada de 38 etapes amb un total de 6060 caracter\xc3\xadstiques per la detecci\xc3\xb3 de cares. On el primer classificador en cascada utilitza dos caracter\xc3\xadstiques i rebutja aproximadament el 50% de les no-cares, mentre que detecta gaireb\xc3\xa9 el 100% de les cares. La seg\xc3\xbcent etapa t\xc3\xa9 classificadors de 25 caracter\xc3\xadstiques i les seg\xc3\xbcents 3 etapes tenen classificadors de 50 caracter\xc3\xadstiques i aix\xc3\xad successivament._NEWLINE_El temps d'entrenament fou en una m\xc3\xa0quina a 466 MHz Alpha Station XP900 de l'ordre de setmanes.\n_START_SECTION_\nAplicacions\n_START_PARAGRAPH_\nEl detector de Viola i Jones s'ha utilitzat majorment a la detecci\xc3\xb3 de cares i persones. Per\xc3\xb2 no nom\xc3\xa9s s'ha utilitzat en aquest camp, tamb\xc3\xa9 s'utilitza per detectar tot tipus d'objectes, com mans, detecci\xc3\xb3 de gestos o per exemple, a la ind\xc3\xbastria de l'automobilisme on s'utilitza per detectar vianants, altres cotxes o senyals de tr\xc3\xa0nsit.\n_START_SECTION_\nPopularitat del detector\n_START_PARAGRAPH_\nAquest detector s'ha fet molt popular degut a la seva velocitat a l'hora de detectar les cares en imatges i per la seva implementaci\xc3\xb3 a la llibreria OpencV, on apareix implementat com a funci\xc3\xb3: cvHaarDetectObjects()"