Robust/src/Benchmarks/SSJava/EyeTrackingInfer/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
   7  * terms of the GNU Lesser General Public License as published by the Free
   8  * Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any
   9  * later version.
  10  *
  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
  26
  27 public class LEAImplementation {
  28
  29
  30   private ClassifierTree classifierTree;
  31
  32
  33   public LEAImplementation() {
  34     this.loadFaceData();
  35   }
  36
  37
  38
  39   public FaceAndEyePosition getEyePosition( Image image) {
  40     return classifierTree.getEyePosition(image);
  41   }
  42
  43   public boolean needsCalibration() {
  44     return false;
  45   }
  46
  47   /**
  48    * This method loads the faceData from a file called facedata.dat which should be within the
  49    * jar-file
  50    */
  51   private void loadFaceData() {
  52
  53     FileInputStream inputFile = new FileInputStream("facedata.dat");
  54
  55     int numClassifier = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  56     classifierTree = new ClassifierTree(numClassifier);
  57     for (int c = 0; c < numClassifier; c++) {
  58
  59       int numArea = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  60       Classifier classifier = new Classifier(numArea);
  61       // parsing areas
  62       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  63         // 54,54,91,62,296.0
  64         Point fromPoint = new Point();
  65         Point toPoint = new Point();
  66         fromPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  67         fromPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  68         toPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  69         toPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  70         float size = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  71         ScanArea area = new ScanArea(fromPoint, toPoint, size);
  72         classifier.setScanArea(idx, area);
  73       }
  74
  75       // parsing possibilities face yes
  76       float array[] = new float[numArea];
  77       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  78         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  79       }
  80       classifier.setPossibilitiesFaceYes(array);
  81
  82       // parsing possibilities face no
  83       array = new float[numArea];
  84       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  85         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  86       }
  87       classifier.setPossibilitiesFaceNo(array);
  88
  89       classifier.setPossibilityFaceYes(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
  90       classifier.setPossibilityFaceNo(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
  91
  92       classifierTree.addClassifier(c, classifier);
  93     }
  94   }
  95
  96 }