Video: ¿Qué algoritmo es mejor para la detección de rostros?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
En términos de velocidad, HoG parece ser el más rápido. algoritmo , seguido por el clasificador Haar Cascade y las CNN. Sin embargo, las CNN en Dlib tienden a ser las más precisas algoritmo . HoG funciona bastante bien, pero tiene algunos problemas para identificar caras pequeñas. Los clasificadores HaarCascade funcionan como bien como HoG en general.
De manera similar, uno puede preguntarse, ¿qué algoritmo se usa para la detección de rostros?
Popular algoritmos de reconocimiento incluyen análisis de componentes principales usando caras propias, análisis discriminante lineal, comparación de gráficos de racimos elásticos usando Fisherface algoritmo , el modelo oculto de Markov, el aprendizaje del subespacio multilineal mediante la representación tensorial y el emparejamiento dinámico motivado neuronal.
¿Qué es la detección de rostros Mtcnn? MTCNN - Simultáneo Detección de rostro Y lugares de interés MTCNN (Redes neuronales convolucionales en cascada multitarea) es un algoritmo que consta de 3 etapas, que detecta los cuadros delimitadores de caras en una imagen junto con sus 5 puntos Cara Puntos de referencia (enlace al artículo).
Simplemente, ¿cómo funciona el algoritmo de detección de rostros?
Algoritmos tradicionales que involucran trabajo de reconocimiento facial identificando facial características extrayendo características, o puntos de referencia, de la imagen del cara . Por ejemplo, para extraer facial características, un algoritmo Puede analizar la forma y el tamaño de los ojos, el tamaño de la nariz y su posición relativa con los ojos.
¿Cómo detectan las cámaras los rostros?
Detección de rostro . Afortunadamente, caras tienen algunas características fácilmente reconocibles que cámaras puede bloquear; un par de ojos, nariz y boca. Al poder detectar a cara en la escena, el cámara puede concentrar su enfoque automático en la persona cara para asegurarse de que sea el sujeto principal enfocado dentro de la imagen.
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