Kateri algoritem je najboljši za zaznavanje obraza?
Kateri algoritem je najboljši za zaznavanje obraza?

Video: Kateri algoritem je najboljši za zaznavanje obraza?

Video: Kateri algoritem je najboljši za zaznavanje obraza?
Video: Gregory Chaitin: Complexity, Metabiology, Gödel, Cold Fusion 2024, Maj
Anonim

Glede na hitrost se zdi HoG najhitrejši algoritem , sledita klasifikator Haar Cascade in CNN. Vendar pa so CNN v Dlibu ponavadi najbolj natančni algoritem . HoG deluje precej dobro, vendar ima nekaj težav pri prepoznavanju majhnih obrazov. Klasifikatorji HaarCascade delujejo okoli kot dobro kot HoG na splošno.

Podobno se lahko vprašamo, kateri algoritem se uporablja za zaznavanje obrazov?

Priljubljeno algoritmi za prepoznavanje vključujejo analizo glavnih komponent z uporabo lastnih obrazov, linearno diskriminantno analizo, ujemanje grafa elastičnega grozda z uporabo Fisherface algoritem , skriti Markov model, večlinearno učenje podprostora z uporabo tenzorske reprezentacije in nevronsko motivirano dinamično ujemanje povezav.

kaj je zaznavanje obrazov Mtcnn? MTCNN - Istočasno Zaznavanje obrazov & znamenitosti MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks) je algoritem, sestavljen iz 3 stopenj, ki zazna mejne okvire obrazi na sliki skupaj z njihovimi 5 točkami Obraz Znamenitosti (povezava do prispevka).

Preprosto tako, kako deluje algoritem za zaznavanje obrazov?

Tradicionalni algoritmi, ki vključujejo delo za prepoznavanje obrazov z identifikacijo nega obraza značilnosti tako, da iz podobe izvlečete značilnosti ali mejnike obraz . Na primer za ekstrakcijo nega obraza značilnosti, an algoritem lahko analizira obliko in velikost oči, velikost nosu in njegov relativni položaj z očmi.

Kako kamere zaznajo obraze?

Zaznavanje obrazov . na srečo obrazi imajo nekaj zlahka prepoznavnih lastnosti, ki kamere lahko zaklene na; par oči, nos in usta. Tako, da lahko zaznati a obraz v prizoru, kamero lahko osredotoči svoje samodejno ostrenje na to osebo obraz da zagotovite, da je glavni motiv na sliki.

Priporočena: