algoritmo Happytime Face Detection in grado di rilevare con precisione i volti umani, con meno di rilevamento falso, elevata precisione. Può essere usato per le immagini fisse e video per rilevare i volti. Il codice algoritmo non si basano oepncv biblioteca (L'applicazione demo usare solo opencv file immagine lettura), scritto in C, può essere facilmente portato.
Caratteristiche principali:
Low falso rilevamento;
Alta precisione;
Writted in C;
Può essere portatile.
Principio Algoritmo:
Con sede a MBLBP ricerca di tipo tabella classificatori deboli algoritmi di rilevamento del volto reale AdaBoost.
LBP (Local modello binario) caratterizzato dal fatto Ojala nel 1994, e applicato al problema della classificazione texture. Caratteristica MBLBP è un'estensione dell'uso di blocchi immagine invece del LBP originario comprende un singolo pixel come unità di base, che può ridurre le caratteristiche LBP immagine calcolo rumore, se adottare la tecnica immagine integrante, è possibile ottenere MBLBP dispone in tempo di calcolo costante.
Valutazione degli algoritmi:
MBLBP ricerca di tipo tabella classificatori deboli reale AdaBoost algoritmo di rilevamento dei volti e altri metodi pubblicati sono stati confrontati, le confronta i risultati di algoritmo di rilevamento volto dai risultati ufficiali FDDB, la descrizione ufficiale di riferimento metodo specifico FDDB. I risultati mostrati in figura, si può vedere dalla figura, MBLBP ricerca di tipo tabella classificatori deboli reale AdaBoost algoritmo di rilevamento del volto (MBLBP (LUT)) superano altri metodi.
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