The skin color region classifier sa

The skin color region classifier saves the largest segmentation
area in each given skin color region as the maximum face window.
While the basic sliding window scans over the entire image, the size
of the subwindow increases. In this study, the maximum size of the
subwindow is increased only up to the maximum face window in
expectation of speed improvement. The flow diagram of the sliding
window to which the maximum face window is applied is presented
in Fig. 9(b), while the algorithm is presented in Fig. 8. Finally, the result of face detection over the original image in Fig. 3(a) is presented
as a red rectangle in Fig. 10. Since this study focuses on reducing false
positive rates and improving the speed with the existing detection
rates maintained, the face detection rates are similar to those of the
existing face detector

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บันทึกจำแนกภูมิภาคสีผิวการแบ่งกลุ่มที่ใหญ่ที่สุดพื้นที่ในแต่ละภูมิภาคสีผิวให้เป็นหน้าต่างใบหน้าสูงสุดในขณะที่หน้าต่างบานเลื่อนพื้นฐานสแกนผ่านทั้งภาพ ขนาดsubwindow ที่เพิ่มขึ้น ในการศึกษานี้ ขนาดสูงสุดของการsubwindow จะเพิ่มขึ้นได้ในหน้าต่างของใบหน้าสูงสุดความคาดหวังของการปรับปรุงความเร็ว ไดอะแกรมการไหลของการเลื่อนแสดงหน้าต่างหน้าต่างใบหน้าสูงสุดถูกนำไปใช้ในรูป 9(b) ในขณะที่อัลกอริทึมการแสดงในรูป 8 ในที่สุด นำเสนอผลการตรวจจับใบหน้าบนภาพต้นฉบับในรูป 3(a)เป็นรูปสี่เหลี่ยมสีแดงในรูป 10 เนื่องจากการศึกษานี้มุ่งเน้นลดการ falseอัตราการบวกและการปรับปรุงความเร็วในการตรวจจับที่มีอยู่ราคาพิเศษรักษา อัตราการตรวจจับใบหน้าจะคล้ายกับที่ของการตรวจจับใบหน้าอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภูมิภาคสีผิวลักษณนามบันทึกแบ่งส่วนที่ใหญ่ที่สุดของ
พื้นที่ในแต่ละภูมิภาคสีผิวให้เป็นหน้าต่างใบหน้าสูงสุด.
ในขณะที่พื้นฐานสแกนหน้าต่างบานเลื่อนทับภาพทั้งขนาด
ของหน้าต่างย่อยเพิ่มขึ้น ในการศึกษานี้ขนาดสูงสุดของ
หน้าต่างย่อยเพิ่มขึ้นเท่านั้นถึงหน้าต่างใบหน้าสูงสุดของ
ความคาดหวังของการปรับปรุงความเร็ว แผนภาพการไหลของการเลื่อน
หน้าต่างที่หน้าต่างใบหน้าสูงสุดถูกนำไปใช้จะถูกนำเสนอ
ในรูป 9 (ข) ในขณะที่อัลกอริทึมที่จะนำเสนอในรูป 8 สุดท้ายผลของการตรวจจับใบหน้าทับภาพต้นฉบับในมะเดื่อ 3 (ก) จะนำเสนอ
เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าสีแดงในรูป 10. เนื่องจากการศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่การลดความเท็จ
อัตราการบวกและการปรับปรุงความเร็วที่มีการตรวจสอบที่มีอยู่
อัตราการรักษาอัตราการตรวจจับใบหน้าจะคล้ายกับที่ของ
เครื่องตรวจจับใบหน้าที่มีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผิวสี เขต 1 ช่วยประหยัดการแบ่งส่วนที่ใหญ่ที่สุดพื้นที่ในแต่ละภูมิภาคให้ผิวสีเป็นหน้าต่าง หน้าสูงสุดในขณะที่พื้นฐานของหน้าต่างบานเลื่อนสแกนผ่านภาพทั้งหมดขนาดของ subwindow เพิ่มขึ้น ในการศึกษานี้ ขนาดสูงสุดของsubwindow เพิ่มขึ้นเพียงไปที่หน้าต่างหน้าสุดความคาดหวังของการปรับปรุงความเร็ว การไหลแผนภาพของบานเลื่อนหน้าต่างที่หน้าต่างหน้าสูงสุดที่ใช้นำเสนอในรูปที่ 9 ( B ) ส่วนวิธีที่แสดงในรูปที่ 8 ในที่สุด ผลของการตรวจหาใบหน้ากว่าภาพต้นฉบับในรูปที่ 3 ( ก ) แสดงเป็นกรอบสี่เหลี่ยมสีแดง ในรูปที่ 10 เนื่องจากการศึกษานี้เน้นในการปลอมราคาบวกและการปรับปรุงความเร็วการตรวจสอบที่มีอยู่อัตราการรักษาอัตราการตรวจจับใบหน้าจะคล้ายคลึงกับของตรวจจับใบหน้าที่มีอยู่