| Версія | 2.0 |
|---|---|
| Выдавец | Happytimesoft |
| Дата выпуску | 10 кра 2014 г. |
| Дата дададзена | 10 кра 2014 г. |
| Патрабаванні да ОС | Windows 2003, Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Патрабаванні | None |
| Усяго загрузак | 100 |
| Кошт | Free |
Апісанне
Алгарытм выяўлення твараў Happytime можа дакладна вызначаць твары людзей з меншай колькасцю ілжывых выяўленняў і высокай дакладнасцю. Яго можна выкарыстоўваць для фатаграфій і відэа для выяўлення твараў. Код алгарытму не абапіраецца на бібліятэку oepncv (дэманстрацыйнае прыкладанне выкарыстоўвае толькі файл выявы для чытання opencv), напісаную на C, якую можна лёгка перанесці.
Асноўныя характарыстыкі:
Нізкае ілжывае выяўленне;
Высокая дакладнасць;
Напісана на C;
Можа быць партатыўным.
Прынцып алгарытму:
Слабыя класіфікатары тыпу табліцы пошуку на аснове MBLBP Алгарытм выяўлення твараў Real AdaBoost.
LBP (лакальны бінарны шаблон), які характарызуецца Ojala, зробленым у 1994 годзе, і прымяняецца да праблемы класіфікацыі тэкстур. Функцыя MBLBP з'яўляецца пашырэннем выкарыстання блокаў выявы замест арыгінальнага LBP, які мае адзін піксель у якасці асноўнай адзінкі, што можа паменшыць разлік шуму выявы. Функцыі LBP, калі прыняць інтэгральную тэхніку выявы, можна атрымаць функцыі MBBLBP у пастаянны час вылічэнняў.
Ацэнка алгарытму:
Слабыя класіфікатары тыпу табліцы пошуку MBLBP Параўноўваліся алгарытм выяўлення твараў Real AdaBoost і іншыя апублікаваныя метады, вынікі параўнання алгарытму выяўлення твараў з афіцыйнымі вынікамі FDDB, афіцыйнае апісанне канкрэтнага метаду спасылаецца на FDDB. Вынікі, паказаныя на малюнку, як відаць, слабыя класіфікатары тыпу табліцы пошуку MBLBP. Алгарытм выяўлення твараў Real AdaBoost (MBBLBP (LUT)) перавышае іншыя метады.
