Знаете ли вы, что существует множество различных алгоритмов для обнаружения лиц на изображениях?

Наиболее популярным из них является алгоритм Виолы-Джонса, но он не идеален. Существует множество других отличных опций, таких как Каскады Хаара и Fisherfaces, которые вы можете использовать для обнаружения лиц на своем компьютере или мобильном устройстве.

1. Алгоритм Виолы-Джонса



Распознавание лиц и глаз с помощью Viola-Jones вместе с кодом Python
Введение В этом руководстве распознавание лиц и глаз с помощью Viola jones будет реализовано с использованием кода Python…
Введение. em>ersanpreet.wordpress.com



Этот алгоритм работает очень быстро и с хорошей степенью точности. Он был создан Полом Виолой и Майклом Джонсом в 2001 году. Алгоритм успешно применяется во многих областях, включая банкоматы, которые могут распознавать лицо пользователя для авторизации транзакции.

2. Каскадный алгоритм Хаара



Питон | Каскады Хаара для обнаружения объектов — GeeksforGeeks
Обнаружение объектов — это компьютерная технология, связанная с компьютерным зрением, обработкой изображений и глубоким обучением, которая занимается…www.geeksforgeeks.org



Этот алгоритм был создан Полом Виолой и Майклом Джонсом в 2003 году. Алгоритм работает очень быстро и прост в применении, что делает его идеальным для мобильных устройств.

Он также очень точен и может использоваться для обнаружения самых разных объектов, а не только лиц.

3. Собственные лица



3.6.10.14. Пример собственных граней: объединение PCA и SVM в цепочку — конспекты лекций Scipy
Цель этого примера — показать, как неконтролируемый и контролируемый методы могут быть объединены в цепочку для лучшего…scipy -lectures.org



Этот алгоритм был создан в 1992 году Фенг Хуаном и Питером Дж. Руссо в их статье «Поиск групп точек данных в пространстве данных». Алгоритм прост в применении и очень точен. Однако это может быть медленным при применении к большим изображениям.

4. Рыбацкие лица



Распознавание лиц с помощью Fisherfaces
Время чтения: 40 минут | Время кодирования: 10 минут. В этой статье мы рассмотрим методы FisherFaces для Face…iq.opengenus.org



Этот алгоритм был создан в 1999 г. Владимиром И. Ивковичем, Себастьяном Труном и Бертольдом К. П. Хорном. Алгоритм очень точен и быстр, что делает его хорошим выбором для приложений, требующих обнаружения в реальном времени.

5. Алгоритм гистограммы локальных бинарных паттернов (LBPH)



Понимание распознавания лиц с использованием алгоритма LBPH — Analytics Vidhya
— это алгоритм распознавания лиц, который используется для распознавания лица человека. Он известен своей производительностью и тем, как…www.analyticsvidhya.com



Этот алгоритм был создан Мэтью О’Тулом, Андреа Вакки и Эндрю Зиссерманом в их статье «Локальная геометрическая модель для обнаружения лиц».

Алгоритм очень точен и может применяться к большому количеству изображений. Однако он работает медленно при работе с большими изображениями.

6. Ориентированное FAST и Rotated BRIEF (ORB)



OpenCV: ORB (ориентированный FAST и Rotated BRIEF)
В этой главе мы рассмотрим основы ORB Как энтузиаста OpenCV, самое важное в ORB заключается в том, что …docs.opencv.org



Этот алгоритм был создан Петром Долларом и Ричардом Шелиски в их статье «Алгоритм быстрой приближенной минимизации энергии для одновременного обнаружения и оценки позы человеческих лиц».

Этот алгоритм очень точен, но работает медленно при работе с большими изображениями.

Алгоритмы, описанные в этом сообщении блога, помогут вам автоматически идентифицировать лица и другие объекты. Это отличный способ облегчить себе жизнь, автоматизировав утомительную задачу идентификации вещей, которые трудно увидеть, например лица людей или части тела животного. Вы также можете использовать эти алгоритмы для более сложных задач, таких как определение того, есть ли у кого-то эмоции на лице (например, счастье, злость) и даже прогнозирование того, сколько им лет!

images.cv предоставляет вам простой способ создания наборов данных изображений.
Более 15 000 категорий на выбор
Согласованная структура папок для удобного анализа
Расширенные инструменты для предварительной обработки наборов данных: формат изображения, разделение данных, размер изображения и увеличение данных.

👉Посетите images.cv, чтобы узнать больше