Happytime Face Detection 2.0
Bạn sẽ có thể tải xuống trong 5 giây.
Về Happytime Face Detection
Phát hiện khuôn mặt Happytime có thể phát hiện chính xác khuôn mặt người, với ít phát hiện sai hơn, độ chính xác cao. Nó có thể được sử dụng cho hình ảnh tĩnh và video để phát hiện khuôn mặt. Nó có thể đồng thời phát hiện nhiều khuôn mặt, có thể phát hiện khuôn mặt màu sắc khác nhau, có thể phát hiện khuôn mặt trong một nền phức tạp. Mã thuật toán không dựa vào thư viện oepncv (Ứng dụng chỉ sử dụng tệp hình ảnh đọc opencv), được viết bằng C, có thể dễ dàng được chuyển. Các tính năng chính: Phát hiện sai thấp, độ chính xác cao Có thể đồng thời phát hiện nhiều khuôn mặt Có thể phát hiện khuôn mặt màu sắc khác nhau Có thể phát hiện khuôn mặt trong nền phức tạp Viết bằng C, có thể dễ dàng được chuyển Nguyên tắc thuật toán: Dựa trên MB-LBP (đa khối địa phương nhị phân mẫu) tính năng tra cứu bảng loại yếu phân loại Real AdaBoost khuôn mặt phát hiện thuật toán. LBP (Mô hình nhị phân địa phương) các tính năng được đề xuất bởi Ojala vào năm 1994, và áp dụng cho vấn đề phân loại kết cấu. MB-LBP tính năng là một phần mở rộng của LBP, sử dụng khối hình ảnh thay vì các tính năng LBP ban đầu mà một điểm ảnh duy nhất như các đơn vị cơ bản. MB-LBP có thể làm giảm nhiễu hình ảnh khi tính toán các tính năng LBP, nếu áp dụng kỹ thuật hình ảnh tích hợp, có thể thu được các tính năng MBLBP trong thời gian tính toán liên tục. AdaBoost là một phương pháp học tập thúc đẩy, quá trình đào tạo AdaBoost bằng cách sử dụng ngưỡng như là một tính năng của đầu ra phân loại yếu, phân loại yếu này có khả năng hạn chế để phân chia không gian mẫu. Dựa trên thuật toán Real AdaBoost, Wu đã đề xuất một loại bảng tra cứu phân loại yếu liên tục thuật toán phát hiện khuôn mặt AdaBoost, để có được kết quả phát hiện khuôn mặt tốt. Đánh giá thuật toán: MB-LBP tra cứu bảng loại phân loại yếu Thuật toán phát hiện khuôn mặt Real AdaBoost và các phương pháp được công bố khác đã được so sánh, kết quả thể hiện trong con số, nó có thể được nhìn thấy từ hình, MB-LBP tra cứu bảng loại phân loại yếu Real AdaBoost thuật toán phát hiện khuôn mặt vượt quá các phương pháp khác.