Détection Haar Détection d'objet ultra rapide
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Détection Haar Classement & Résumé

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Détection Haar La description

Viola et Jones ont utilisé des caractéristiques rectangulaires de 160000, de sorte que la cascade des classificateurs est grande. Dans ma version, j'ai plutôt conçu manuellement seulement 115 traits rectangulaires qui imbriquent la base de la PCA d'Eigenfaces. J'ai également utilisé des réseaux de neurones artificiels (Anns) en tant que classificateurs dans une cascade. Mes tâches devaient donc développer la bibliothèque de code et enquêter si le très petit sous-ensemble de fonctionnalités entraînera une détection d'objet robuste avec des clasificateurs non linéaires. Pour l'objet, j'ai utilisé un problème de détection de visage, grâce à une superbe bases de données de visage en tant que CBCL ou CMU pour résoudre le problème. Pour commencer avec le bouton exécutable Cliquez simplement sur le bouton Enum et sélectionnez Capture Device, puis cliquez sur Init AI pour charger la cascade des classificateurs d'Ann et poussez Bouton de démarrage pour initier la capture et la détection de visage. Vous pouvez modifier le taux de capture avec le contrôle du curseur. À l'état inférieur statique, la détection FPS sera montrée. Faites preuve de précaution, comparée à mes propagines de détection de visage VIGENFaces, vous pouvez obtenir chaque rectangle et l'histogramme à l'égaliser avant tout traitement, vous ne pouvez pas faire le même tour avec une image intégrée. Seule l'égalisation d'histogramme adaptative fonctionnera pour une image entière avant de calculer la version intégrale de celle-ci. Les classificateurs présentés peuvent donc ne pas être aussi bons envers les mauvaises conditions de foudre que le code Eigenfaces. Assurez-vous donc que vous avez votre visage éclairé enélateur à partir de l'avant. L'application de détection Haar a été développée pour être un petit outil de test qui fournit une détection d'objet ultra rapide.

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