Robust/src/Benchmarks/SSJava/EyeTracking/LEAImplementation.java

   1 /*
   2  * Copyright 2009 (c) Florian Frankenberger (darkblue.de)
   3  *
   4  * This file is part of LEA.
   5  *
   6  * LEA is free software: you can redistribute it and/or modify it under the
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   8  * Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any
   9  * later version.
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  11  * LEA is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY
  12  * WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR
  13  * A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU Lesser General Public License for more
  14  * details.
  15  *
  16  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License
  17  * along with LEA. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  18  */
  19
  20 /**
  21  * No description given.
  22  *
  23  * @author Florian Frankenberger
  24  */
  25 public class LEAImplementation {
  26
  27   private ClassifierTree classifierTree;
  28
  29   private Rectangle2D lastRectangle;
  30
  31   public LEAImplementation() {
  32     this.loadFaceData();
  33   }
  34
  35   public FaceAndEyePosition getEyePosition(Image image) {
  36     if (image == null)
  37       return null;
  38
  39     Rectangle2D faceRect = classifierTree.locateFaceRadial(image, lastRectangle);
  40     System.out.println("FACE RECT=" + faceRect);
  41     EyePosition eyePosition = null;
  42     if (faceRect != null) {
  43
  44       lastRectangle = faceRect;
  45       Point point = readEyes(image, faceRect);
  46       if (point != null) {
  47         eyePosition = new EyePosition(point, faceRect);
  48       }
  49     }
  50
  51     return new FaceAndEyePosition(faceRect, eyePosition);
  52   }
  53
  54   private Point readEyes(Image image, Rectangle2D rect) {
  55     EyeDetector ed = new EyeDetector(image, rect);
  56     return ed.detectEye();
  57   }
  58
  59   public boolean needsCalibration() {
  60     return false;
  61   }
  62
  63   /**
  64    * This method loads the faceData from a file called facedata.dat which should
  65    * be within the jar-file
  66    */
  67   private void loadFaceData() {
  68
  69     FileInputStream inputFile = new FileInputStream("facedata.dat");
  70
  71     classifierTree = new ClassifierTree();
  72
  73     int numClassifier = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  74     System.out.println("numClassifier=" + numClassifier);
  75     for (int c = 0; c < numClassifier; c++) {
  76
  77       int numArea = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  78       Classifier classifier = new Classifier(numArea);
  79       // parsing areas
  80       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  81         // 54,54,91,62,296.0
  82         Point fromPoint = new Point();
  83         Point toPoint = new Point();
  84         fromPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  85         fromPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  86         toPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  87         toPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  88         float size = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  89         ScanArea area = new ScanArea(fromPoint, toPoint, size);
  90         classifier.setScanArea(idx, area);
  91       }
  92
  93       // parsing possibilities face yes
  94       float array[] = new float[numArea];
  95       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  96         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  97       }
  98       classifier.setPossibilitiesFaceYes(array);
  99
 100       // parsing possibilities face no
 101       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
 102         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
 103       }
 104       classifier.setPossibilitiesFaceNo(array);
 105       classifier.setPossibilityFaceYes(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
 106       classifier.setPossibilityFaceNo(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
 107
 108       classifierTree.addClassifier(classifier);
 109     }
 110   }
 111   // private Point readEyes(BufferedImage image, Rectangle2D rect) {
 112   //
 113   // // now we cluster the black image points and try to find the inner eye
 114   // /*
 115   // * BlackHoleDetector bhd = new BlackHoleDetector(image, rect);
 116   // * bhd.detect(20);
 117   // *
 118   // * return bhd.getPosition();
 119   // */
 120   //
 121   // EyeDetector ed = new EyeDetector(image, rect);
 122   // return ed.detectEye();
 123   // }
 124
 125 }