Vidéo: Quel algorithme est le meilleur pour la détection de visage ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
En termes de vitesse, HoG semble être le plus rapide algorithme , suivi du classificateur Haar Cascade et des CNN. Cependant, les CNN dans Dlib ont tendance à être les plus précis algorithme . HoG fonctionne assez bien mais a quelques problèmes pour identifier les petits visages. Les classificateurs HaarCascade fonctionnent comme bon comme HoG dans l'ensemble.
De même, on peut se demander quel algorithme est utilisé pour la détection de visage ?
Populaire algorithmes de reconnaissance inclure l'analyse en composantes principales à l'aide de faces propres, l'analyse discriminante linéaire, l'appariement de graphes de paquets élastiques à l'aide de la Fisherface algorithme , le modèle de Markov caché, l'apprentissage de sous-espace multilinéaire utilisant la représentation tensorielle et l'appariement de liens dynamiques motivés par les neurones.
Qu'est-ce que la détection de visage Mtcnn ? MTCNN - Simultané Détection facial & Repères MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks) est un algorithme composé de 3 étapes, qui détecte les boîtes englobantes de visages dans une image avec leurs 5 points Affronter Repères (lien vers le papier).
Tout simplement, comment fonctionne l'algorithme de détection de visage ?
Algorithmes traditionnels impliquant travail de reconnaissance faciale en identifiant soin du visage caractéristiques en extrayant des caractéristiques, ou des points de repère, de l'image de la visage . Par exemple, pour extraire soin du visage fonctionnalités, un algorithme analyser la forme et la taille des yeux, la taille du nez et sa position relative avec les yeux.
Comment les caméras détectent-elles les visages ?
Détection facial . Heureusement, visages ont des caractéristiques facilement reconnaissables qui appareils photo peut verrouiller sur; une paire d'yeux, un nez et une bouche. En étant capable de détecter une visage dans la scène, le caméra peut concentrer son autofocus sur cette personne visage pour s'assurer qu'il s'agit du principal sujet mis au point dans l'image.
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