A detecção facial do Happytime pode detectar com precisão rostos humanos, com menos detecção falsa, alta precisão. Pode ser usado para fotos e vídeos para detectar rostos. Ele pode detectar simultaneamente vários rostos, pode detectar diferentes rostos de cores, pode detectar rostos em um fundo complexo. O código do algoritmo não depende da biblioteca oepncv (O aplicativo só usa arquivo de imagem de leitura opencv), escrito em C, pode ser facilmente portado.
Principais características:
Baixa detecção falsa, alta precisão
Pode detectar simultaneamente vários rostos
Pode detectar diferentes cores face
Pode detectar rostos em um fundo complexo
Escrito em C, pode ser facilmente portado
Princípio do algoritmo:
Com base no MB-LBP (padrão binário local de vários blocos) apresenta classificadores fracos do tipo de tabela de aparência Real AdaBoost. Características LBP (Local Binary Pattern) propostas pela Ojala em 1994, e aplicadas ao problema de classificação da textura. O recurso MB-LBP é uma extensão do LBP, usa blocos de imagem em vez dos recursos LBP originais que um único pixel como a unidade básica. O MB-LBP pode reduzir o ruído da imagem ao calcular os recursos LBP, se adotar a técnica de imagem integral, é possível obter recursos MBLBP em tempo constante de computação.
O AdaBoost é um método de aprendizagem que impulsiona os métodos de aprendizagem, o processo de treinamento do AdaBoost usando o limiar como uma característica de fraca saída de classificadores, esses classificadores fracos têm capacidade limitada de dividir o espaço amostral. Com base no algoritmo Real AdaBoost, Wu propôs um tipo de tabela de pesquisa fraca classificadores algoritmo de detecção facial AdaBoost contínuo, para obter um bom resultado de detecção facial.
Avaliação de algoritmos:
Mb-LBP tipo de tabela de pesquisa fraca classificadores Real AdaBoost algoritmo de detecção facial e outros métodos publicados foram comparados, os resultados mostrados na figura, pode ser visto a partir da figura, MB-LBP tipo de tabela de classificação fraca classificadores Real AdaBoost algoritmo de detecção facial excedem outros métodos.
história da versão
- Versão 2.0 postado em 2013-10-20
O algoritmo de detecção facial happytime pode detectar com precisão rostos humanos, com menos detecção falsa, alta precisão. Pode ser usado para fotos e vídeos para detectar rostos. O código do algoritmo não depende da biblioteca oepncv, escrita em C. pode ser facilmente portada.
Detalhes do programa
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