haar 탐지 Ultra Rapid Object Detection.
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빠른 탐지기 발각 움직임 Syware Detection. 신속한 다운로드 시빌론자 탐지 문자 세트 탐지 절단 감지 병원성 탐지 극단론자 Softice Detection. 신속한 탐색 불변 탐지 운동을 탐지합니다 움직임 감지 울트라 서핑 울트라서프 9.5

haar 탐지 설명

비올라와 존스는 160000 개의 직사각형 기능을 사용하므로 분류 자의 캐스케이드가 크다. 내 버전에서는 오히려 고유 영역 PCA 기반을 닫히는 115 개의 직사각형 기능 만 개발했습니다. 또한 나는 인공 신경망 (Anns)을 캐스케이드의 분류 자로 사용했습니다. 따라서 내 업무는 코드 라이브러리를 개발하고 매우 작은 부분이 비선형 클래스파이어로 강력한 오브젝트 탐지가 발생하는지 조사하는 것이 었습니다. 객체의 경우 나는 얼굴 탐지 문제를 사용했습니다. 문제를 해결하기 위해 CBCL 또는 CMU로 훌륭한 얼굴 데이터베이스가 있습니다. 실행 파일을 시작하려면 enum 단추를 클릭하고 장치 캡처를 선택한 다음 init AI를 클릭하여 Ann claskiers의 캐스케이드를로드하고 푸시 캡처 및 얼굴 탐지를 시작하려면 시작 버튼. 슬라이더 컨트롤로 캡처 속도를 변경할 수 있습니다. 하단 상태 정전기에서 탐지 FPS가 표시됩니다. 내 고유면에 비해 얼굴 탐지 LIB에 비해 모든 개별 사각형과 히스토그램이 추가 처리되기 전에 균등하게 균등하게 만들 수 있으므로 일체형 이미지로 동일한 트릭을 수행 할 수 없습니다. 적응 형 히스토그램 이퀄라이제이션 만 통합 버전을 계산하기 전에 전체 이미지에서 작동합니다. 따라서 제시된 분류자는 Eigenfaces 코드로서 불명의 번개 조건에 좋지 않을 수도 있습니다. 따라서 앞면에서 얼굴이 켜져 있는지 확인하십시오. Haar Detection Application은 Ultra Rapid Object Detection을 제공하는 작은 테스트 도구로 개발되었습니다.

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