Detecção de rosto HappyTime. Detecte um rosto humano em uma foto ou vídeo.
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Detecção de rosto HappyTime. Classificação e resumo

Detecção de rosto HappyTime. Tag

Detecção de rosto HappyTime. Descrição

O algoritmo de detecção de rosto do HappyTime pode detectar com precisão os rostos humanos, com menos detecção falsa, alta precisão. Pode ser usado para fotos e fotos e vídeos para detectar rostos. O código de algoritmo não confia a biblioteca Oepncv (o aplicativo de demonstração só usa o arquivo de imagem de leitura OpenCV), escrito em C, pode ser facilmente portado. Principais características: Baixa detecção falsa; Alta precisão; Escrito em C; Pode ser portátil. Princípio do algoritmo: MBLBP baseado em tabela de mesa tipo classificadores fracos reais algoritmo de detecção de rosto ADABOOST. LBP (padrão binário local) caracterizado pelo OJALA feito em 1994 e aplicado ao problema da classificação de textura. O recurso MBLBP é uma extensão do uso de blocos de imagem em vez do LBP original apresenta um único pixel como a unidade básica, que pode reduzir os recursos do LBP de cálculo de ruído da imagem, se adotar a técnica de imagem integral, é possível obter recursos MBLBP Tempo de computação constante. Avaliação de algoritmo: MBLBP Lookup Tipo Fraco Classificadores Real Adaboost Face Detection Algoritmo e outros métodos publicados foram comparados, os resultados da comparação do algoritmo de detecção de rosto dos resultados oficiais do FDDB, a descrição oficial da Referência específica do método FDDB. Os resultados mostrados na figura, ele pode ser visto a partir da figura, tabela de pesquisa MBLBP tipo fraco classificadores reais algoritmo de detecção de rosto real (MBLBP (LUT)) exceder outros métodos.

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