Happytime veido aptikimo algoritmas gali tiksliai nustatyti žmonių veidus, jame yra mažiau klaidingų aptikimo, didelio tikslumo. Jis gali būti naudojamas nejudančių nuotraukų ir vaizdo aptikti veidus. Algoritmas kodas nepasikliaukite oepncv biblioteką (demonstracinę programą naudoti tik OpenCV skaityti vaizdo failo), parašyta C, gali būti lengvai perkelta.
Pagrindinės savybės:
Žemas klaidinga aptikimas;
Didelis tikslumas;
Writted C;
Gali būti nešiojamas.
Algoritmas principas:
MBLBP pagrindu peržvalgos lentelės tipo silpni klasifikatoriai Nekilnojamasis AdaBoost veido aptikimo algoritmas.
LBP (vietinis Dvejetainiai Pattern) pasižymi Ojala padarė 1994 metais, ir kreipėsi į tekstūros klasifikavimo problemos. MBLBP bruožas yra apie vaizdo blokus vietoj originalaus LBP naudojimo pratęsimas yra vieną pikselį, kaip bazinis vienetas, kuris gali sumažinti vaizdo triukšmo skaičiavimo LBP funkcijas, jei priimti vientisą vaizdo techniką, tai galima gauti MBLBP funkcijos pastovus skaičiavimo laiką.
algoritmas įvertinimas:
MBLBP peržvalgos lentelės tipo silpni klasifikatoriai Nekilnojamasis AdaBoost veido aptikimo algoritmas ir kiti skelbiami metodai buvo palyginti, palyginimo rezultatų veido aptikimo algoritmas iš FDDB oficialių rezultatų, oficialus aprašymas konkretaus metodo nuoroda FDDB. Pateikti paveiksle rezultatus, galima matyti iš diagramos, MBLBP peržvalgos lentelės tipo silpni klasifikatoriai Nekilnojamasis AdaBoost veido aptikimo algoritmas (MBLBP (LUT)) viršija kitus metodus.
Komentarai nerastas