Glückliche Gesichtserkennung Erkennen Sie ein menschliches Gesicht auf einem Bild oder ein Video.
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Glückliche Gesichtserkennung Ranking & Zusammenfassung

Glückliche Gesichtserkennung Stichworte

Glückliche Gesichtserkennung Beschreibung

HappyTime Face Detektionalgorithmus kann menschliche Gesichter genau erkennen, mit weniger falschen Erkennung, hoher Genauigkeit. Es kann für Standbilder und Videos verwendet werden, um Gesichter zu erkennen. Der Algorithmuscode verlassen die OEPNCV-Bibliothek nicht (die Demo-Anwendung verwenden nur die OpenCV-Lesedatei, die in C geschrieben ist, einfach portiert werden. Hauptmerkmale: Niedrige falsche Erkennung; Hohe Genauigkeit; In c verteilt; Kann tragbar sein. Algorithmus-Prinzip: MBLBP-basierte Nachschlagetabelle Type schwache Klassifizierer echter Adaboost-Gesichtserkennungsalgorithmus. LBP (lokales Binärmuster), das von der 1994 hergestellten Ojala gekennzeichnet ist und auf das Problem der Texturklassifizierung angewendet wurde. MBBP-Merkmal ist eine Erweiterung der Verwendung von Bildblöcken anstelle des Original-LBP verfügt über ein einzelnes Pixel als Grundeinheit, mit dem die Bildrauschen-Berechnung LBP-Funktionen reduzieren kann, wenn die integrierte Bildtechnik eingenommen werden kann, können MBBP-Funktionen erhalten werden ständige Rechenzeit. Algorithmusauswertung: MBBP-Nachschlagetabellen-Typ-schwache Klassifizierer echter Adaboost-Gesichtserkennungsalgorithmus und andere veröffentlichte Methoden wurden verglichen, die Vergleichengebnisse des Gesichtserkennungsalgorithmus von FDDB-offiziellen Ergebnissen, der offiziellen Beschreibung der spezifischen Methode-Referenz-FDD-FDDB. Die in der Figur gezeigten Ergebnisse sind aus der Figur zu sehen, MBBP-Nachschlagetabellen-Typ-schwache Klassifizierer echter Adaboost-Gesichtserkennungsalgorithmus (MBLBP (LUT)) Überschreiten Sie andere Methoden.

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