Happytime Face Detection 2.0
Pobieranie będzie można pobrać w ciągu 5 sekund.
O Happytime Face Detection
Wykrywanie twarzy Happytime może dokładnie wykryć ludzkie twarze, przy mniejszej liczbie fałszywych wykrywania, wysokiej dokładności. Może być używany do zdjęć i wideo do wykrywania twarzy. Może jednocześnie wykrywać wiele twarzy, wykrywać różne kolorowe ściany, wykrywać twarze w złożonym tle. Kod algorytmu nie polegać biblioteki oepncv (aplikacja używa tylko pliku obrazu odczytu opencv), napisany w języku C, można łatwo przenieść. Najważniejsze cechy programu: Niskie wykrywanie fałszywych, wysoka dokładność Może jednocześnie wykrywać wiele ścian Może wykrywać różne kolorowe ściany Może wykrywać twarze w złożonym tle Napisane w języku C, mogą być łatwo przenoszone Zasada algorytmu: Na podstawie MB-LBP (multi block local binary pattern) funkcje szukaj typu tabeli słabe klasyfikatory Real AdaBoost algorytm wykrywania twarzy. LBP (Local Binary Pattern) funkcje proponowane przez Ojala w 1994 roku i stosowane do problemu klasyfikacji tekstur. Funkcja MB-LBP jest rozszerzeniem LBP, używa bloków obrazu zamiast oryginalnych funkcji LBP, które pojedynczy piksel jako jednostka podstawowa. MB-LBP może zmniejszyć szum obrazu podczas obliczania funkcji LBP, jeśli przyjąć integralną technikę obrazu, możliwe jest uzyskanie funkcji MBLBP w stałym czasie obliczeń. AdaBoost jest zwiększenie metod uczenia się, AdaBoost proces szkoleniowy przy użyciu progu jako cecha słabych klasyfikatorów wyjścia, to słabe klasyfikatory ma ograniczoną zdolność do dzielenia przestrzeni próbki. W oparciu o algorytm Real AdaBoost, Wu zaproponował typ tabeli wyszukiwania słabe klasyfikatory ciągłe AdaBoost algorytm wykrywania twarzy, aby uzyskać dobre wyniki wykrywania twarzy. Ocena algorytmu: MB-LBP typ tabeli wyszukiwania słabe klasyfikatory Real AdaBoost algorytm wykrywania twarzy i inne opublikowane metody zostały porównane, wyniki pokazane na rysunku, można zobaczyć na rysunku, MB-LBP typ tabeli wyszukiwania typ słabe klasyfikatory Real AdaBoost algorytm wykrywania twarzy przekracza inne metody.