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

   1 /*
   2  * Copyright 2009 (c) Florian Frankenberger (darkblue.de)
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   4  * This file is part of LEA.
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   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  */
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  20 /**
  21  * No description given.
  22  *
  23  * @author Florian Frankenberger
  24  */
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  27 public class LEAImplementation {
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  30   private ClassifierTree classifierTree;
  31
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  33   private Rectangle2D lastRectangle;
  34
  35   public LEAImplementation() {
  36     this.loadFaceData();
  37   }
  38
  39
  40
  41   public FaceAndEyePosition getEyePosition( Image image) {
  42     if (image == null)
  43       return null;
  44      Rectangle2D faceRect =
  45         classifierTree.locateFaceRadial(image, lastRectangle);
  46     if (faceRect.getWidth() > image.getWidth() || faceRect.getHeight() > image.getHeight()) {
  47       return null;
  48     }
  49      EyePosition eyePosition = null;
  50     if (faceRect != null) {
  51       lastRectangle = faceRect;
  52       faceRect = null;
  53        Point point = readEyes(image, lastRectangle);
  54       if (point != null) {
  55         eyePosition = new EyePosition(point, lastRectangle);
  56       }
  57     } else {
  58       lastRectangle = null;
  59     }
  60     System.out.println("eyePosition=" + eyePosition);
  61
  62     return new FaceAndEyePosition(lastRectangle, eyePosition);
  63   }
  64
  65
  66
  67   private Point readEyes( Image image,  Rectangle2D rect) {
  68      EyeDetector ed = new EyeDetector(image, rect);
  69     return ed.detectEye();
  70   }
  71
  72   public boolean needsCalibration() {
  73     return false;
  74   }
  75
  76   /**
  77    * This method loads the faceData from a file called facedata.dat which should
  78    * be within the jar-file
  79    */
  80   private void loadFaceData() {
  81
  82     FileInputStream inputFile = new FileInputStream("facedata.dat");
  83
  84     int numClassifier = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  85     classifierTree = new ClassifierTree(numClassifier);
  86     for (int c = 0; c < numClassifier; c++) {
  87
  88       int numArea = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  89       Classifier classifier = new Classifier(numArea);
  90       // parsing areas
  91       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  92         // 54,54,91,62,296.0
  93         Point fromPoint = new Point();
  94         Point toPoint = new Point();
  95         fromPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  96         fromPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  97         toPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  98         toPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  99         float size = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
 100         ScanArea area = new ScanArea(fromPoint, toPoint, size);
 101         classifier.setScanArea(idx, area);
 102       }
 103
 104       // parsing possibilities face yes
 105       float array[] = new float[numArea];
 106       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
 107         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
 108       }
 109       classifier.setPossibilitiesFaceYes(array);
 110
 111       // parsing possibilities face no
 112       array = new float[numArea];
 113       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
 114         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
 115       }
 116       classifier.setPossibilitiesFaceNo(array);
 117
 118       classifier.setPossibilityFaceYes(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
 119       classifier.setPossibilityFaceNo(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
 120
 121       classifierTree.addClassifier(c, classifier);
 122     }
 123   }
 124
 125 }