Happytime Face Detection 2.0
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करीबन Happytime Face Detection
हैप्पीटाइम फेस डिटेक्शन कम झूठी पहचान, उच्च सटीकता के साथ, मानव चेहरों का सही पता लगा सकता है। यह चेहरे का पता लगाने के लिए अभी भी चित्रों और वीडियो के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। यह एक साथ कई चेहरों का पता लगा सकता है, विभिन्न रंग चेहरे का पता लगा सकता है, एक जटिल पृष्ठभूमि में चेहरों का पता लगा सकता है। एल्गोरिदम कोड oepncv पुस्तकालय पर भरोसा नहीं करता है (आवेदन केवल ओपनसीवी रीड इमेज फाइल का उपयोग करता है), सी में लिखा, आसानी से पोर्ट किया जा सकता है। मुख्य विशेषताएं: कम झूठी पहचान, उच्च सटीकता एक साथ कई चेहरों का पता लगा सकते हैं विभिन्न रंग चेहरे का पता लगा सकते हैं एक जटिल पृष्ठभूमि में चेहरे का पता लगा सकते हैं सी में लिखा है, आसानी से पोर्ट किया जा सकता है एल्गोरिदम सिद्धांत: एमबी-एलबीपी (मल्टी ब्लॉक लोकल बाइनरी पैटर्न) के आधार पर लुकअप टेबल टाइप कमजोर क्लासीफायर रियल एडीएबूस्ट फेस डिटेक्शन एल्गोरिदम की सुविधा है। एलबीपी (स्थानीय बाइनरी पैटर्न) 1994 में ओजला द्वारा प्रस्तावित सुविधाएँ, और बनावट वर्गीकरण समस्या पर लागू होती हैं। एमबी-एलबीपी फीचर एलबीपी का विस्तार है, मूल एलबीपी सुविधाओं के बजाय इमेज ब्लॉक का उपयोग करता है जो मूल इकाई के रूप में एक पिक्सेल है। एमबी-एलबीपी इमेज शोर को कम कर सकता है एलबीपी सुविधाओं की गणना करते समय यदि इंटीग्रल इमेज तकनीक को अपनाया जाए तो लगातार गणना के समय में एमबीएलबीपी की विशेषताएं प्राप्त की जा सकती हैं। AdaBoost एक बूस्टिंग लर्निंग मेथड्स है, कमजोर क्लासिफायर आउटपुट की एक विशेषता के रूप में दहलीज का उपयोग करके एडीएबूस्ट प्रशिक्षण प्रक्रिया, इस कमजोर क्लासिफायर में नमूना स्थान को विभाजित करने की सीमित क्षमता है। रियल एडीएबूस्ट एल्गोरिदम के आधार पर, वू ने एक अच्छे चेहरे का पता लगाने के परिणाम प्राप्त करने के लिए एक लुकअप टेबल प्रकार कमजोर क्लासिफायर निरंतर एडीएबूस्ट फेस डिटेक्शन एल्गोरिदम का प्रस्ताव रखा। एल्गोरिदम मूल्यांकन: एमबी-एलबीपी लुकअप टेबल प्रकार कमजोर क्लासिफायर रियल एडीएबूस्ट फेस डिटेक्शन एल्गोरिदम और अन्य प्रकाशित तरीकों की तुलना की गई, आंकड़ा में दिखाए गए परिणाम, इसे फिगर से देखा जा सकता है, एमबी-एलबीपी लुकअप टेबल टाइप कमजोर क्लासिफायर रियल एडीएबूस्ट फेस डिटेक्शन एल्गोरिदम अन्य तरीकों से अधिक है।