Base on Viola and Jones’ work, many

Base on Viola and Jones’ work, many improvements or
extensions have been proposed. Mainly, there are two
approaches to enhance their scheme. The first approach is an
enhancement of the boosting algorithms. Boosting [9] is one of
the most important recent developments in classification
methodology and, therefore, many variant of AdaBoost such as
Real AdaBoost, LogitBoost, Gentle Adaboost, KLBoosting,
etc[10], have been proposed. The second approach is an
enhancement of used features. Base on original propose of
Haar-like features, (a), Viola and Jones extend feature set as
shown in Figure 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ฐานในการทำงานของวิโอลาและโจนส์,
การปรับปรุงจำนวนมากหรือส่วนขยายที่ได้รับการเสนอ ส่วนใหญ่มีสองวิธีเพื่อเพิ่มรูปแบบของพวกเขา
วิธีแรกคือการเพิ่มประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการส่งเสริมการ
ส่งเสริม [9]
เป็นหนึ่งในการพัฒนาที่ผ่านมาที่สำคัญที่สุดในการจำแนกวิธีการและมีตัวแปรหลาย
AdaBoost
เช่นจริงAdaBoost, LogitBoost, อ่อนโยน Adaboost, KLBoosting,
ฯลฯ [10], ได้รับการเสนอ แนวทางที่สองคือการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณสมบัติที่ใช้
ฐานเดิมเสนอของคุณสมบัติ Haar เหมือน (ก),
วิโอลาและโจนส์ขยายคุณลักษณะที่กำหนดให้เป็นที่แสดงในรูปที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ฐานใน Viola และ โจนส์ ผลงาน การปรับปรุงมากหรือ
นามสกุลได้รับการเสนอ ส่วนใหญ่มีสองวิธีที่จะเพิ่ม
แผนการณ์ของพวกเขา วิธีแรกคือการเพิ่มประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการ
. เพิ่ม [ 9 ] เป็นหนึ่งในการพัฒนาล่าสุดที่สำคัญที่สุด

วิธีการในการจำแนก และตัวแปรหลาย adaboost เช่น
จริง adaboost logitboost adaboost , อ่อนโยน ,klboosting
, ฯลฯ [ 10 ] ได้รับการเสนอ วิธีที่สองคือการใช้คุณสมบัติของ
. บนฐานเดิมเสนอ
เธอชอบคุณลักษณะ ( A ) , วิโอลาและโจนส์ขยายคุณลักษณะชุดเช่น
แสดงในรูปที่ 1