La detección de rostros en tiempo feliz puede detectar con precisión rostros humanos, con menos detección falsa, alta precisión. Se puede utilizar para imágenes fijas y vídeo para detectar caras. Puede detectar simultáneamente varias caras, puede detectar diferentes caras de color, puede detectar caras en un fondo complejo. El código del algoritmo no se basa en la biblioteca oepncv (la aplicación solo usa opencv leer archivo de imagen), escrito en C, se puede portar fácilmente.
Características principales:
Detección baja falsa, alta precisión
Puede detectar simultáneamente varias caras
Puede detectar diferentes colores
Puede detectar caras en un fondo complejo
Escrito en C, se puede portar fácilmente
Principio del algoritmo:
Basado en MB-LBP(multi block local binary pattern) cuenta con el tipo de tabla de búsqueda clasificadores débiles Real AdaBoost algoritmo de detección de rostros. LBP (Patrón binario local) características propuestas por el Ojala en 1994, y aplicadas al problema de clasificación de texturas. La característica MB-LBP es una extensión de LBP, utiliza bloques de imagen en lugar de las características originales de LBP que un solo píxel como la unidad básica. MB-LBP puede reducir el ruido de la imagen al calcular las características de LBP, si adopta la técnica de imagen integral, es posible obtener características MBLBP en tiempo de cálculo constante.
AdaBoost es un proceso de aprendizaje que aumenta, el proceso de entrenamiento de AdaBoost utilizando el umbral como una característica de la salida de clasificadores débiles, estos clasificadores débiles tienen una capacidad limitada para dividir el espacio de muestra. Basado en el algoritmo Real AdaBoost, Wu propuso un tipo de tabla de búsqueda clasificadores débiles algoritmo continuo de detección de rostros AdaBoost, para obtener un buen resultado de detección de rostros.
Evaluación del algoritmo:
Se compararon los clasificadores débiles de tipo tabla de búsqueda MB-LBP Algoritmo de detección de rostros Real AdaBoost y otros métodos publicados, los resultados mostrados en la figura, se puede ver desde la figura, clasificadores débiles de tipo de tabla de búsqueda MB-LBP Algoritmo de detección de rostros Real AdaBoost superar otros métodos.
historial de versiones
- Versión 2.0 publicado en 2013-10-20
El algoritmo de detección de rostros Happytime puede detectar con precisión rostros humanos, con menos detección falsa, alta precisión. Se puede utilizar para imágenes fijas y vídeo para detectar caras. El código del algoritmo no se basa en la biblioteca oepncv, escrito en C. se puede portar fácilmente.
Detalles del programa
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