Detección de cara feliz

detectar una cara humana en una imagen o video.
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Detección de cara feliz Clasificación y resumen

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Detección de cara feliz Descripción

HappyTime Face Detection El algoritmo puede detectar con precisión las caras humanas, con menos de detección falsa, alta precisión. Se puede utilizar para imágenes fijas y video para detectar caras. El código de algoritmo no confía en la biblioteca OEPNCV (la aplicación de demostración solo usa OpenCV Lea el archivo de imagen), escrito en C, puede ser fácilmente portado. Características clave de : Baja detección falsa; Alta precisión; Escritor en c; Puede ser portátil. Principio del algoritmo: Mesa de búsqueda basada en MBBLP Tipo de tabla débiles Clasificadores Real Adaboost Face Detección de algoritmo. LBP (patrón binario local) caracterizado por el OJALA hecho en 1994, y se aplicó al problema de la clasificación de texturas. La característica MBLBP es una extensión del uso de bloques de imágenes en lugar de la LBP original, cuenta con un solo píxel como la unidad básica, que puede reducir las características de la imagen LBP de cálculo de ruido de la imagen, si se adopta la técnica de imagen integral, se puede obtener características de MBLBP en Tiempo constante de computación. Evaluación del algoritmo: MEBLBS LOWIUP Tipo Tipo Débil Clasificadores Real Adaboost Face Detección de la cara Se comparó y otros métodos publicados, los resultados de comparación del algoritmo de detección facial de los resultados oficiales de la FDDB, la descripción oficial del método específico. Referencia FDDB. Los resultados que se muestran en la figura, se puede ver en la figura, el tipo de tabla de la tabla de búsqueda de MBLBP, el algoritmo de detección de cara de adaboyos real (MBLBP (LUT)) excede otros métodos.


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