algorytm rozpoznawania twarzy może Happytime precyzyjnie wykrywać twarze, z mniejszą liczbą fałszywych detekcji, dużą dokładnością. Może być stosowany do nieruchomych obrazów i wideo do wykrywania twarzy. Kod algorytm nie polegać oepncv biblioteki (aplikacja demo użyć OpenCV odczytu pliku tylko obraz), napisany w C, mogą być łatwo przenoszone.
Najważniejsze cechy:
Fałszywe Niska wykrywania;
Wysoka dokładność;
Writted w C;
Mogą być przenośne.
Zasada algorytmu:
MBLBP wyszukiwanie oparte na tabeli słabych klasyfikatorów typu algorytm wykrywania twarzy Prawdziwe AdaBoost.
LBP (Local wzoru binarnego), znamienny przez Ojala się w 1994 roku, i stosuje się do problemu klasyfikacji struktury. Funkcja MBLBP jest rozszerzenie zastosowania bloków graficznych zamiast oryginalnego LBP oferuje pojedynczy piksel jako podstawowej jednostki, które mogą zmniejszyć możliwości obliczeniowe hałasu LBP obrazu, jeśli przyjąć integralną techniki obrazu, jest możliwe do uzyskania MBLBP wyposażony w stały czas obliczeń.
Ocena Algorytm:
MBLBP wyszukiwania typu mięsnego słabych klasyfikatorów nieruchomości AdaBoost algorytm wykrywania twarzy i inne opublikowane metody porównano wyniki porównania algorytmu wykrywania twarzy z FDDB oficjalnych wyników, urzędowy opis szczególnym uwzględnieniem metody FDDB. Wyniki przedstawiono na figurze, można zauważyć z rysunku, MBLBP odnośników typu mięsnego słabych klasyfikatorów rzeczywistym AdaBoost algorytm wykrywania twarzy (MBLBP (LUT)) niż inne metody.
Komentarze nie znaleziono