algoritm Happytime Face Detection poate detecta cu precizie fețe umane, cu mai puține detectare fals, de mare precizie. Acesta poate fi utilizat pentru imagini statice și video pentru a detecta fețele. Codul algoritm nu se bazează oepncv bibliotecă (doar Cererea demo utiliza OpenCV fișier imagine citit), scris în C, poate fi ușor portate.
Caracteristici cheie:
Detectare fals scăzut;
Precizie înaltă;
Writted în C;
Poate fi portabil.
Principiul Algoritm:
MBLBP pe bază de căutare de tip masă clasificatoare slabe algoritm de detectare a feței AdaBoost Real.
LBP (model binar de localitate), caracterizat prin Ojala făcut în 1994, și aplicate la problema de clasificare textura. Facilitate MBLBP este o extensie de utilizare a blocurilor de imagine în loc de LBP original, dispune de un singur pixel ca unitate de bază, care poate reduce zgomotul de imagine calcul caracteristicile LBP, dacă adoptă tehnică integrală imagine, este posibil să se fi obținut MBLBP caracteristici în timp de calcul constant.
evaluare Algoritm:
MBLBP căutare de tip tabel clasificatoare slabe Real AdaBoost algoritm de detectare a feței și a altor metode publicate au fost comparate, în compara rezultatele algoritm de detectare a feței de la rezultatele oficiale FDDB, descrierea oficială a specifice de referință metoda FDDB. Rezultatele prezentate în figura, se poate observa din figura, MBLBP căutare de tip tabel clasificatoare slabe Real AdaBoost algoritm de detectare față (MBLBP (LUT)) depășește alte metode.
Comentariile nu a fost găsit