Happytime Face Detection

Опис

Алгоритмот за откривање лице Happytime може прецизно да открие човечки лица, со помалку лажно откривање и висока точност. Може да се користи за фотографии и видео за откривање лица. Кодот на алгоритмот не се потпира на библиотеката oepncv (Демо апликацијата користи само датотека со слики за читање opencv), напишана во C, лесно може да се пренесе.

Клучни карактеристики:

Ниско лажно откривање;

Висока точност;

Напишано во C;

Може да биде пренослив.

Принцип на алгоритам:

Тип на слаби класификатори на табела за пребарување базирана на MBLBP. Алгоритам за откривање лице Real AdaBoost.

LBP (локален бинарен модел) се карактеризира со Ojala направена во 1994 година и се применува на проблемот со класификацијата на текстурата. Функцијата MBLBP е продолжување на употребата на блокови на слики наместо оригиналните LBP карактеристики на еден пиксел како основна единица, што може да ги намали карактеристиките на LBP за пресметување на бучавата на сликата, доколку се примени интегрална техника на слика, можно е да се добијат карактеристики на MBLBP во постојано пресметувачко време.

Евалуација на алгоритам:

MBLBP пребарување табела тип слаб класификатори Реал AdaBoost алгоритам за откривање лице и други објавени методи беа споредени, споредете ги резултатите од алгоритмот за откривање лице од FDDB официјални резултати, Официјалниот опис на специфичниот метод референца FDDB. Резултатите прикажани на Слика, може да се види од сликата, MBLBP пребарување табела тип слаб класификатори Реал AdaBoost лице за откривање алгоритам (MBLBP (LUT)) ги надминува другите методи.