Happytime Face Detection

Happytime 얼굴 검출 알고리즘 정확하게 적은 오 검출, 높은 정밀도로, 사람의 얼굴을 검출 할 수있다. 이 얼굴을 검출하는 정지 사진 및 비디오를 위해 사용될 수있다. 알고리즘 코드를 쉽게 이식 할 수 있습니다, C로 작성 oepncv 라이브러리 (데모 애플리케이션 만 사용 OpenCV를 읽어 이미지 파일을), 의존하지 않습니다.

주요 특징 :
낮은 오 검출;
높은 정확도;
C에서 Writted;
휴대용 될 수 있습니다.
알고리즘의 원리 :
MBLBP 기반 룩업 테이블 유형 약한 분류 리얼 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘.
Ojala 특징 LBP (로컬 이진 패턴)이 1994 년에 만든 및 질감 분류 문제에 적용. MBLBP 기능 대신 원래 LBP의 이미지 블록의 사용 확장 적분 화상 기술을 채용하면, 화상 노이즈 계산 LBP 기능을 줄일 수있는 기본 단위로서 하나의 픽셀이 특징이며, 이는 MBLBP이 제공 기능 수득 할 수있다 상수 계산 시간.

알고리즘 평가 :
MBLBP 조회 테이블 형식 약한 분류 리얼 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘 및 기타 출판 방법을 비교 하​​였다, FDDB 공식 결과에서 얼굴 인식 알고리즘의 비교 결과, 특정 방법 참조 FDDB의 공식 설명입니다. 도에 도시 된 결과를,이 도면으로부터 알 수있다 MBLBP 룩업 테이블 형식 약한 분류 리얼 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘 (MBLBP (LUT))은 다른 방법을 초과한다.