Happytime Face Detection 2.0
5 saniye içinde indirebilirsiniz.
Hakkı -nda Happytime Face Detection
Happytime yüz algılama doğru insan yüzleri algılayabilir, daha az yanlış algılama, yüksek doğruluk. Yüzleri algılamak için hareketsiz resimler ve video için kullanılabilir. Aynı anda birden fazla yüzü algılayabilir, farklı renkli yüzleri algılayabilir, karmaşık bir arka plandaki yüzleri algılayabilir. Algoritma kodu oepncv kitaplığı (Uygulama sadece opencv okuma resim dosyası kullanmak), C yazılı, kolayca taşınabilir dayanmıyor. Temel özellikler: Düşük yanlış algılama, yüksek doğruluk Aynı anda birden çok yüzü algılayabilir Farklı renk yüzü algılayabilir Karmaşık bir arka plandaki yüzleri algılayabilir C ile yazılmış, kolayca taşınabilir Algoritma prensibi: MB-LBP (çok bloklu yerel ikili desen) özellikleri ne olursa göre tablo tipi zayıf sınıflandırıcılar Real AdaBoost yüz algılama algoritması. LBP (Yerel İkili Desen) özellikleri 1994 yılında Ojala tarafından önerilen ve doku sınıflandırma sorunu uygulanır. MB-LBP özelliği LBP bir uzantısıdır, temel birim olarak tek bir piksel orijinal LBP özellikleri yerine görüntü blokları kullanır. MB-LBP, LBP özelliklerini hesaplarken görüntü gürültüsünü azaltabilir, integral görüntü tekniğini benimsediğinizde, sabit hesaplama süresi içinde MBLBP özellikleri elde edilebilir. AdaBoost bir artırıcı öğrenme yöntemleri, Zayıf sınıflandırıcılar çıkış bir özelliği olarak eşik kullanarak AdaBoost eğitim süreci, bu zayıf sınıflandırıcılar örnek alanı bölmek için sınırlı yeteneği vardır. Real AdaBoost algoritması dayanarak, Wu iyi bir yüz algılama sonuçları elde etmek için, sürekli AdaBoost yüz algılama algoritması zayıf sınıflandırıcılar bir arama tablo tipi önerdi. Algoritma değerlendirmesi: MB-LBP arama tablo tipi zayıf sınıflandırıcılar Real AdaBoost yüz algılama algoritması ve diğer yayınlanan yöntemler karşılaştırıldı, şekil gösterilen sonuçlar, bu rakam görülebilir, MB-LBP arama tablo tipi zayıf sınıflandırıcılar Real AdaBoost yüz algılama algoritması diğer yöntemleri aşan.