Happytime Face Detection 2.0
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Sobre Happytime Face Detection
A deteção do rosto happytime pode detetar com precisão rostos humanos, com menos deteção falsa, alta precisão. Pode ser usado para imagens imóvel e vídeo para detetar rostos. Pode simultaneamente detetar múltiplas faces, pode detetar diferentes faces de cor, pode detetar rostos em um fundo complexo. O código de algoritmo não se baseia na biblioteca oepncv (a aplicação apenas utiliza ficheiro de imagem de leitura opencv), escrito em C, pode ser facilmente portado. Principais características: Baixa deteção falsa, alta precisão Pode simultaneamente detetar vários rostos Pode detetar diferentes rostos de cor Pode detetar rostos em um fundo complexo Escrito em C, pode facilmente ser ported Princípio do algoritmo: Com base no MB-LBP (padrão binário local de vários blocos) apresenta o tipo de tabela de procura fraca classificadores de deteção facial Real AdaBoost. LBP (Padrão Binário Local) apresenta proposta pelo Ojala em 1994, e aplicada ao problema de classificação da textura. A função MB-LBP é uma extensão de LBP, utiliza blocos de imagem em vez das características LBP originais que um único pixel como unidade básica. O MB-LBP pode reduzir o ruído de imagem quando calcula as características LBP, se adotar uma técnica de imagem integral, é possível obter funcionalidades MBLBP em tempo de cálculo constante. AdaBoost é um método de aprendizagem impulsionador, processo de treino AdaBoost usando o limiar como uma característica de saída de classificadores fracos, este classificador fraco tem capacidade limitada para dividir o espaço da amostra. Com base no algoritmo Real AdaBoost, Wu propôs um tipo de tabela de procura fraca classificando o algoritmo contínuo de deteção facial AdaBoost, para obter um bom resultado de deteção facial. Avaliação do algoritmo: Foram comparados os resultados apresentados na tabela de procura MB-LBP, classificadores fracos de deteção facial Real AdaBoost e outros métodos publicados, os resultados apresentados em figura, pode ser visto a partir da figura, tipo de tabela de procuração MB-LBP classificadores fracos de deteção facial Real AdaBoost excedem outros métodos.