რომელი ალგორითმია საუკეთესო სახის ამოცნობისთვის?
რომელი ალგორითმია საუკეთესო სახის ამოცნობისთვის?

ვიდეო: რომელი ალგორითმია საუკეთესო სახის ამოცნობისთვის?

ვიდეო: რომელი ალგორითმია საუკეთესო სახის ამოცნობისთვის?
ვიდეო: Machine Learning for Facial Recognition in Python in 60 Seconds #shorts 2024, ნოემბერი
Anonim

სიჩქარის თვალსაზრისით, HoG, როგორც ჩანს, ყველაზე სწრაფია ალგორითმი , რასაც მოჰყვება Haar Cascade კლასიფიკატორი და CNN. თუმცა, CNN-ები Dlib-ში, როგორც წესი, ყველაზე ზუსტია ალგორითმი . HoG საკმაოდ კარგად მუშაობს, მაგრამ აქვს გარკვეული პრობლემები პატარა სახეების იდენტიფიცირებისას. HaarCascade Classifiers მოქმედებენ როგორც კარგი როგორც HoG მთლიანობაში.

ანალოგიურად შეიძლება იკითხოთ, რომელი ალგორითმი გამოიყენება სახის ამოცნობისთვის?

პოპულარული ამოცნობის ალგორითმები მოიცავს ძირითადი კომპონენტის ანალიზს საკუთრივ სახეების გამოყენებით, წრფივი დისკრიმინაციული ანალიზი, ელასტიური მტევნის გრაფიკის შესატყვისი Fisherface-ის გამოყენებით ალგორითმი , ფარული მარკოვის მოდელი, მრავალწრფივი ქვესივრცის სწავლა ტენზორის წარმოდგენის გამოყენებით და ნეირონებით მოტივირებული დინამიური ბმულის შესატყვისი.

რა არის Mtcnn სახის ამოცნობა? MTCNN - ერთდროულად Სახის ამოცნობა & ღირშესანიშნაობები MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks) არის 3 ეტაპისგან შემდგარი ალგორითმი, რომელიც ამოიცნობს შეზღუდულ უჯრებს. სახეები გამოსახულებაში მათ 5 წერტილთან ერთად სახე ღირშესანიშნაობები (ნაშრომის ბმული).

უბრალოდ, როგორ მუშაობს სახის ამოცნობის ალგორითმი?

ტრადიციული ალგორითმები, რომლებიც მოიცავს სახის ამოცნობის სამუშაო იდენტიფიცირებით სახის ფუნქციები გამოსახულებიდან ფუნქციების ან ღირშესანიშნაობების ამოღებით სახე . მაგალითად, ამონაწერი სახის თვისებები, ა ალგორითმი შეუძლია გააანალიზოს თვალების ფორმა და ზომა, ცხვირის ზომა და მისი შედარებითი პოზიცია თვალებთან.

როგორ ამოიცნობს კამერები სახეებს?

Სახის ამოცნობა . საბედნიეროდ, სახეები აქვს რამდენიმე ადვილად ცნობადი თვისება, რომელიც კამერები შეუძლია ჩაკეტვა; წყვილი თვალები, ცხვირი და პირი. იმით რომ შეძლო აღმოაჩინოს ა სახე სცენაზე, კამერა შეუძლია თავისი ავტოფოკუსის კონცენტრირება ამ ადამიანზე სახე იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ეს არის სურათის ფოკუსირებული ძირითადი საგანი.

გირჩევთ: