Happytime Face Detection 2.0
Вы сможете скачать в течение 5 секунд.
О Happytime Face Detection
Happytime обнаружение лица может точно обнаружить человеческие лица, с меньшим количеством ложного обнаружения, высокой точностью. Он может быть использован для третьих фотографий и видео для обнаружения лиц. Он может одновременно обнаруживать несколько лиц, может обнаруживать различные цвета лица, может обнаруживать лица на сложном фоне. Код алгоритма не полагается на библиотеку oepncv (приложение использует только файл изображения opencv read), написанный на C, может быть легко портирован. Основные особенности: Низкое ложное обнаружение, высокая точность Может одновременно обнаруживать несколько лиц Может обнаружить различные цвета лица Может обнаруживать лица на сложном фоне Написано в C, может быть легко портировано Принцип алгоритма: На основе MB-LBP (многоблокового локального двоичного шаблона) функции типа таблицы поиска слабых классификаторов Real AdaBoost алгоритм обнаружения лица. Функции LBP (Местный двоичный шаблон), предложенные Ojala в 1994 году и применяемые к проблеме классификации текстур. Функция MB-LBP является расширением LBP, использует блоки изображений вместо оригинальных функций LBP, которые один пиксель в качестве основного блока. MB-LBP может уменьшить шум изображения при расчете функций LBP, если принять целостную технику изображения, можно получить функции MBLBP в постоянное время вычислений. AdaBoost является повышение методов обучения, AdaBoost учебный процесс, используя порог в качестве функции слабого вывода классификаторов, это слабые классификаторы имеет ограниченную способность разделить пространство выборки. Основываясь на алгоритме Real AdaBoost, Ву предложил слабые классификаторы типа таблицы поиска непрерывный алгоритм обнаружения лиц AdaBoost, чтобы получить хорошие результаты обнаружения лица. Алгоритм оценки: MB-LBP поиска таблицы типа слабых классификаторов Real AdaBoost алгоритм обнаружения лица и другие опубликованные методы были сопоставлены, результаты показали на рисунке, это видно по рисунку, MB-LBP поиска таблицы слабых классификаторов Real AdaBoost алгоритм обнаружения лица превышают другие методы.