Happytime Yüz Algılama algoritması doğru daha az yanlış algılama, yüksek doğruluk, insan yüzlerini algılayabilir. Bu yüzler belirlemek için durağan resimler ve video için kullanılabilir. algoritma kodu kolayca taşıdık olabilir, C ile yazılmış oepncv kütüphane (demo uygulaması sadece kullanmak opencv okuma görüntü dosyası), güvenmeyin.
Anahtar özellikler:
Düşük sahte algılama;
Yüksek doğruluk;
C writted;
Taşınabilir olabilir.
Algoritma prensibi:
MBLBP-tabanlı arama masa tipi zayıf sınıflandırıcılar Gerçek AdaBoost yüz algılama algoritması.
Ojala ile karakterize LBP (Yerel İkili Desen) 1994 yılında yapılan ve doku sınıflandırma problemine uygulanmıştır. MBLBP özelliği yerine orijinal bel ağrısı görüntü bloklarının kullanımı bir uzantısı ayrılmaz görüntü tekniğini kabul etmeleri halinde, görüntü gürültü hesaplama BA özelliklerini azaltabilir temel birim olarak tek bir piksel bulunmaktadır, bu MBLBP içinde özellikleri elde edilmesi mümkün değildir sürekli hesaplama zamanı.
Algoritma değerlendirme:
MBLBP arama masa tipi zayıf sınıflandırıcılar Gerçek AdaBoost yüz tanıma algoritması ve diğer yayınlanmış yöntemler karşılaştırıldığında, FDDB resmi sonuçları yüz algılama algoritması karşılaştırın, özel yöntem referans FDDB resmi açıklaması. Şekil gösterilen sonuçlar, bu rakam görülebilir, MBLBP arama tablosu tipi zayıf sınıflandırıcılar Gerçek AdaBoost yüz algılama algoritması (MBLBP (LUT)) diğer yöntemleri aşıyor.
Yorum Bulunamadı