Detección de haar Detección de objetos ultra rápidos
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Detección de haar Clasificación y resumen

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Detección de haar Descripción

Viola y Jones usaban 160000 características rectangulares, por lo que la cascada de clasificadores es grande. En mi versión, más bien diseñado manualmente solo 115 características rectangulares que miman de forma colocada PCA. También utilicé redes neuronales artificiales (ANDS) como clasificadores en una cascada. Por lo tanto, mis tareas debían desarrollar la biblioteca de códigos e investigar si el subconjunto de características muy pequeño resultará en una detección de objetos robustos con clasificadores no lineales. Para el objeto, usé el problema de detección de la cara, gracias, hay grandes bases de datos de rostro como CBCL o CMU para resolver el problema. Para comenzar con el ejecutable, simplemente haga clic en el botón enume y seleccione el dispositivo de captura, luego haga clic en INIT AI para cargar la cascada de ANN Clasificadores y presione Botón de inicio para iniciar la captura y la detección de la cara. Puede alterar la tasa de captura con control deslizante. En el estado de la parte inferior estática, se mostrará FPS DETECCIÓN. Se mostrará una precaución, en comparación con My EigenFaces Face Detection lib, allí puede obtener cada rectángulo e histograma individual que la ecualice antes de su procesamiento adicional, no puede hacer el mismo truco con imagen integral. Solo la ecualización del histograma adaptable funcionará para toda la imagen antes de calcular la versión integral de ella. Por lo tanto, los clasificadores presentados podrían no ser tan buenos para las condiciones de rayos malas como código Eigenfaces. Así que asegúrese de tener su cara encendida en la parte delantera. La aplicación de detección de Haar se desarrolló para ser una pequeña herramienta de prueba que proporciona una detección de objetos ultra rápida.

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