The AdaBoost-based face detection a

The AdaBoost-based face detection algorithm utilizes AdaBoost
as a learning algorithm to select a number of visual features for
producing efficient and accurate classifiers. The most popular features
used in AdaBoost algorithm are the ‘‘haar-like’’ features. They
are fixed-size images which contain a small number of black and
white rectangles.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการตรวจหาใบหน้า AdaBoost ตาม AdaBoost
ใช้เป็นขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่จะเลือกจำนวนของคุณสมบัติภาพสำหรับการผลิตที่มีประสิทธิภาพและแยกประเภทที่ถูกต้อง
คุณสมบัติที่นิยมมากที่สุดที่ใช้ในการอัลกอริทึม AdaBoost เป็น '' Haar เหมือน '' คุณสมบัติ
พวกเขาได้รับการแก้ไขขนาดภาพที่มีจำนวนเล็ก ๆ ของสีดำและสี่เหลี่ยมสีขาว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้ขั้นตอนวิธีการตรวจหาใบหน้า adaboost ใช้ adaboost
เป็นการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการเลือกหมายเลขของภาพและคุณสมบัติสำหรับ
การผลิตประสิทธิภาพและถูกต้อง คือ นิยมใช้ใน adaboost ขั้นตอนวิธีจะประกอบด้วย
' 'haar-like ' ' คุณสมบัติ พวกเขา
จะคงที่ขนาดภาพที่มีจำนวนน้อยของสีดำและ
สี่เหลี่ยมสีขาว