Ngày nay, nhận diện luôn luôn là một chủ đề thú vị, chủ yếu là vì kết quả rất trực tiếp - .. Và không hỏi nhiều vị trí tưởng tượng để hiểu cách sử dụng nhận diện tính năng trong các ứng dụng Từ hệ thống an ninh gia đình đến giám sát, hoặc chỉ điều khiển TV, nhận dạng khuôn mặt là một phần quan trọng của thị giác máy tính. Phiên bản này, chúng ta có thể khám phá cách nó hoạt động trong OpenCV.

Thuật toán Viola-Jones

Viola-Jones thuật toán được Paul Viola và Michael Jones xuất bản lần đầu tiên vào năm 2001 trong bài báo năm 2001 của họ "Phát nhanh đối tượng bằng cách sử dụng một tầng tăng cường các tính năng", đã trở thành trở lại thành một trong những bài báo được trích dẫn nhiều nhất trong tài liệu báo cáo. Chúng tôi trong ảnh. Ngoài ra, thuật toán có thể chạy trong thời gian thực hiện, giúp phát các đối tượng trong luồng video.

Cụ thể, Viola và Jones tập trung vào việc phát hiện ra mặt trong hình ảnh, nhưng thuật toán cũng có thể được sử dụng để tạo ra các máy dò tìm các tùy chọn đối tượng, chẳng hạn như ô tô, tòa nhà, thiết bị is home cook and thậm chí là chuối.

Mặc dù khung Viola-Jones mở ra cánh cửa cho đối tượng phát triển, nhưng giờ đây nó vượt qua các phương pháp khác, chẳng hạn như việc sử dụng đồ thị gradient có định hướng (HOG) + dòng SVM và học chuyên sâu, nhưng tôi vẫn nghĩ rằng điều quan trọng là chúng ta phải rất quan tâm đến nó, điều này ít nhất cũng có sự hiểu biết về cấp độ cao về những gì đang xảy ra ở bên dưới.

Xem thêm Video: https://www.youtube.com/watch?v=snmYELRQvME

Xin hãy nhớ lại hình ảnh nhân của họ và cách họ trượt một ma trận nhỏ từ trái sang phải và từ trên xuống dưới hình ảnh củ chúng ta để tính từ đủ tính thành tủ đủ tính sang hán ta đừ tính đến hónh pixel ra Phương thức cửa sổ này cũng rất tốt là của riêng đối tượng phía trước trong hình ảnh: image

Rõ ràng ràng buộc, điều kiện này hỏi một số máy học. Chúng tôi cần một bộ phân tích được tạo ra với các hoạt động mẫu và tiêu điểm. Điểm dữ liệu sẽ là một ví dụ về một khu vực có chứa một mặt kính mọi người. sound bar data will be ví dụ về các khu vực không chứa một mặt ng.ư có hình ảnh không.

May may thay, OpenCV co the su dung tầng Haar được đào trước để nhận diện:

Điều này đảm bảo rằng chúng tôi không cần phải cung cấp âm thanh mẫu và âm dương của cá nhân mình, đào tạo phân loại của riêng chúng tôi hoặc lo lắng về việc điều chỉnh các tham số một cách chính xác. Thay vào đó , chúng tôi, tôi tôi chỉ cần tải lên các bộ phân loại được đào tạo trước và phát hiện cát

Đối với từng điểm dừng trên cửa sổ slide, điểm đặc biệt của năm chợc tíửh tới đường

If you are quen thuộc với các wavelet, bạn sẽ thấy rằng họ có một số điểm tư duy của các nhà tư tưởng đối với các cô gái của cô gái.

Để được sử dụng hàng năm trong hình ảnh từ này, chúng ta chỉ cần lấy tổng điểm ảnh trong vùng đen trừ đi tổng số điểm ảnh trong vùng trắng. Định dạng nquan vị trí định dạng nquan định dạng m. format định dạng nquan

   Vùng mắt có xu hướng đậm hơn vùng má.

   -Vùng mũi sáng hơn vùng mắt.

Xem thêm: Server Chấm mặt

Do đó, thông qua năm khu vực chữ nhật này, chúng ta có thể cấu hình thành các điểm đặc biệt, có thể phân loại các bộ phận trên mặt. Sau đó, đối với toàn bộ tính năng, chúng tôi sẽ sử dụng AdaBoost thuật toán để chọn các tính năng đó phù hợp với mặt của ảnh.

Tuy nhiên, như bạn có thể tưởng tượng, hãy sử dụng một cửa sổ cố định và trượt nó trên mỗi (x, y) của hình ảnh, sau đó các điểm tính toán đặc biệt giống nhau Haar, và cuối cùng thực hiện phân loại thực. Nó có thể xuống chậm về mặt tính toán.

View more: Internal link

Để giải quyết vấn đề này, Viola và Jones đã đưa ra khái niệm về tầng hoặc sân khấu. Tại mỗi điểm dừng trên cửa sổ trượt, cửa sổ phải vượt qua một loạt các bài kiểm tra, trong mỗi bài kiểm tra Tiếp theo sẽ thấy vui hơn về mặt tính toán so với bài kiểm tra trước đó. Nếu có bất kỳ bài kiểm tra nào trong bài kiểm tra không thành công, cửa sổ sẽ tự động đóng lại.

Không sử dụng hình ảnh được xây dựng sẵn (còn được gọi là bảng tổng hợp), một số lợi ích của công ty Haar là chúng tôi rất nhanh trong công việc tính toán các tính năng giống như Haar. Bằng cách sử dụng thuật toán AdaBoost, Chúng tôi cũng rất hiệu quả để lựa chọn tính năng. object can run in the current time.

Xem thêm:

Chi tiết cách sử dụng máy tính từ đơn giản

Top 10 Điểm Ưu Tiên Của Công Nghệ Nhận Diện Chẩn

Các bước định dạng khuôn dạng Khuôn mặt của Bạn Hình Thật Đơn Giản

Đánh giá lượng định lượng của học sinh định lượng

Tốt nhất 3 phần mềm

Thông tin liên hệ Thiết Bị Máy Chấm Công ThietBiMayChamCong TBMCC

Địa chỉ: 32 Đào Tấn, Phường Ngọc Khánh, Quận Ba Đình, Hà Nội

Hotline: 0934590833

Email: thietbimaychamcongcom@gmail.com

Website: https://thietbimaychamcong.com/

Fanpage: https://www.facebook.com/thietbimaychamcong/

Google Business: https://thiet-bi-may-cham-cong.business.site/

hashtag: #ThietBiMayChamCong #TBMCC # Thiết_Bị_Máy_Chấm_Công #Thiet_Bi_May_Cham_Cong # máy_chấm_công #may_cham_cong #maychamcong # máy_chấm_công_vân_tay #may_cham_cong_van_tay #maychamcongvantay #may_cham_cong_khuon_mat # máy_chấm_công_khuôn_mặt #maychamcongkhuonmat # máy_chấm_công_thẻ_từ #may_cham_cong_the_tu #maychamcongthetu # máy_chấm_công_thẻ_giấy #may_cham_cong_the_giay #maychamcongthegiay #thietbimaychamcongcom # thiết_bị_máy_chấm_công_com #thiet_bi_may_cham_cong_com