Cili algoritëm është më i miri për zbulimin e fytyrës?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53

Për sa i përket shpejtësisë, HoG duket të jetë më i shpejti algoritmi , e ndjekur nga klasifikuesi Haar Cascade dhe CNN. Sidoqoftë, CNN-të në Dlib priren të jenë më të sakta algoritmi . HoG performon mjaft mirë, por ka disa probleme në identifikimin e fytyrave të vogla. Klasifikuesit HaarCascade performojnë si mirë si HoG në përgjithësi.

Në mënyrë të ngjashme, dikush mund të pyesë, cili algoritëm përdoret për zbulimin e fytyrës?

Popullore algoritmet e njohjes përfshijnë analizën e komponentit kryesor duke përdorur eigenfaces, analizën e diskriminimit linear, përputhjen e grafit elastik të grupit duke përdorur Fisherface algoritmi , modeli i fshehur i Markov, të mësuarit shumëlinear të nënhapësirës duke përdorur përfaqësimin e tensoreve dhe përputhjen e lidhjes dinamike të motivuar neuronal.

çfarë është zbulimi i fytyrës Mtcnn? MTCNN - Njëkohësisht Zbulimi i fytyrës & Pikat e referimit MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks) është një algoritëm i përbërë nga 3 faza, i cili zbulon kutitë kufizuese të fytyrat në një imazh së bashku me 5 Pikat e tyre Fytyra Pikat e referimit (lidhja me gazetën).

Thjesht kështu, si funksionon algoritmi i zbulimit të fytyrës?

Algoritmet tradicionale që përfshijnë punë për njohjen e fytyrës duke identifikuar i fytyrës veçoritë duke nxjerrë veçori ose pika referimi nga imazhi i fytyrë . Për shembull, për të nxjerrë i fytyrës veçoritë, një algoritmi mund të analizojë formën dhe madhësinë e syve, madhësinë e hundës dhe pozicionin e saj relativ me sytë.

Si i dallojnë kamerat fytyrat?

Zbulimi i fytyrës . për fat të mirë, fytyrat kanë disa veçori lehtësisht të dallueshme që kamerat mund të kyçet në; një palë sy, hundë dhe një gojë. Duke qenë në gjendje të zbuloj a fytyrë në vendin e ngjarjes, të kamera mund të përqendrojë fokusin automatik në atë të atij personi fytyrë për të siguruar që të jetë subjekti kryesor në fokus brenda imazhit.