Some experimentsIn order to cover a

Some experiments
In order to cover a range of scales of approximately 4:1 the same detection procedure
is carried out at 5-6 resolutions. On a 200 Mhz Pentium-II the computation
time for all scales together is about 1.5 seconds for generic 240x320 gray scale
images. Example detections are shown in figures 7, 8, 9. Also in these displays
are random samples from the training sets and some of the local features used
in each representation in their respective locations on the reference grid. The
detectors for the 2d view of the clip, and for the ‘eight’ were made from only one
image which was subsequently synthetically deformed using some random linear
transformations. In the example of the clip, due to the invariances built into
the detection algorithm, the clip can be detected in a moderate range of viewing
angles around the original one, which were not present in training.
The face detector was produced from only 300 faces of the Olivetti database.
Still faces are detected in very diverse lighting conditions and in the presence of
occlusion. More can be viewed on http://galton.uchicago.edu/∼amit/detect. For
each image we show both the detection of the Hough transform using a representation
with 40 local features of 2 edges each. We also show the result of an
algorithm which employs one additional stage of filtering of the false positives as
described in Amit & Geman (1999). In this data set there are on average 13 false
positives per image at all 6 resolutions together. This amounts to .00005 false
positives per pixel. The false negative rate for this collection of images is 5%.
Note that the lighting conditions of the faces are far more diverse than those on
the Olivetti training set.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทดลองบางอย่างคงมีปรับขนาดประมาณ 4:1 กระบวนการตรวจสอบเดียวกันดำเนินความละเอียด 5-6 บนเป็น 200 Mhz Pentium II การคำนวณเวลาสำหรับเครื่องชั่งน้ำหนักทั้งหมดรวมกันคือประมาณ 1.5 วินาทีสำหรับทั่วไปโทนสีเทาที่ 240 x 320ภาพ เช่น detections จะแสดงในตัวเลข 7, 8, 9 นอกจากนี้ในการแสดงเหล่านี้มีการสุ่มตัวอย่างจากชุดฝึกอบรมและบางส่วนของคุณลักษณะเฉพาะในแต่ละการแสดงในตำแหน่งที่เกี่ยวข้องในตารางอ้างอิง ที่จับมุมมอง 2d ของคลิป และการ 'แปด' เกิดขึ้นจากหนึ่งเท่านั้นรูปภาพที่มีต่อโซเดี่ยม deformed ใช้สุ่มบางเส้นแปลง ในตัวอย่างของคลิป จาก invariances ที่อยู่ในการตรวจหาอัลกอริทึม คลิปสามารถตรวจพบในระยะปานกลางของดูมุมรอบหนึ่งเดิม ซึ่งไม่อยู่ในการฝึกอบรมเครื่องตรวจจับใบหน้าได้ผลิตจากหน้า 300 เท่าของฐานข้อมูล Olivettiยังคง การตรวจพบหน้า ในสภาพแสงที่มีความหลากหลายมาก และหน้าไม่ควรมองข้าม เพิ่มเติมสามารถดูได้ใน http://galton.uchicago.edu/ ∼amit/ตรวจ สอบ สำหรับแต่ละภาพที่เราแสดงทั้งการตรวจพบ Hough แปลงโดยใช้ตัวแทนมีคุณสมบัติเฉพาะ 40 2 ขอบ นอกจากนี้เรายังแสดงผลของการอัลกอริทึมที่มีขั้นตอนเพิ่มเติมหนึ่งกรองของทำงานผิดพลาดไม่เป็นอธิบายใน Amit และ Geman (1999) ในชุดข้อมูลนี้ มีค่าเฉลี่ย 13 เท็จทำงานผิดพลาดต่อภาพทั้งหมด 6 ความละเอียดรวมกัน นี้จำนวนเท็จ.00005ทำงานผิดพลาดสำหรับแต่ละพิกเซล อัตราค่าลบเท็จสำหรับภาพชุดนี้เป็น 5%หมายเหตุสภาพแสงของใบหน้าหลากหลายมากขึ้นกว่าผู้ที่ฝึกอบรม Olivetti ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดลองบางอย่างเพื่อให้ครอบคลุมช่วงของเครื่องชั่งน้ำหนักประมาณ 4: 1 ขั้นตอนการตรวจสอบเดียวกันจะดำเนินการที่5-6 มติ ใน 200 Mhz Pentium-II คำนวณเวลาสำหรับการชั่งน้ำหนักทั้งหมดเข้าด้วยกันประมาณ1.5 วินาทีสำหรับ 240x320 ทั่วไประดับสีเทาภาพ การตรวจจับตัวอย่างที่แสดงอยู่ในตัวเลข 7, 8, 9 นอกจากนี้ในการแสดงเหล่านี้เป็นตัวอย่างที่สุ่มจากชุดการฝึกอบรมและบางส่วนของคุณสมบัติในท้องถิ่นที่ใช้ในการเป็นตัวแทนในแต่ละสถานที่นั้นๆ ในตารางการอ้างอิง ตรวจจับสำหรับมุมมอง 2 มิติของคลิปและสำหรับแปด 'ที่ทำจากเพียงหนึ่งภาพซึ่งต่อมาพิการโดยใช้สังเคราะห์เชิงเส้นบางสุ่มแปลง ในตัวอย่างของคลิปเนื่องจาก invariances ที่สร้างขึ้นในขั้นตอนวิธีการตรวจสอบคลิปที่สามารถตรวจพบในช่วงปานกลางของการดูมุมรอบหนึ่งเดิมซึ่งไม่ได้อยู่ในการฝึกอบรม. ตรวจจับใบหน้าได้รับการผลิตจากเพียง 300 ใบหน้า ของฐานข้อมูล Olivetti. ยังคงใบหน้าที่มีการตรวจพบความหลากหลายมากในสภาพแสงและการปรากฏตัวของการบดเคี้ยว เพิ่มเติมสามารถดูได้บน http://galton.uchicago.edu/~amit/detect สำหรับภาพแต่ละภาพเราจะแสดงทั้งการตรวจสอบของ Hough แปลงโดยใช้ตัวแทนที่มี40 คุณสมบัติของท้องถิ่น 2 ขอบแต่ละ นอกจากนี้เรายังแสดงให้เห็นผลจากการที่อัลกอริทึมที่จ้างหนึ่งขั้นตอนที่เพิ่มขึ้นของการกรองบวกเท็จตามที่อธิบายไว้ในAmit & Geman (1999) ในข้อมูลชุดนี้มีค่าเฉลี่ย 13 เท็จบวกต่อภาพที่6 มติร่วมกัน จำนวนนี้ 0.00005 เท็จบวกต่อพิกเซล อัตราการลบเท็จสำหรับคอลเลกชันของภาพนี้เป็น 5%. โปรดทราบว่าสภาพแสงของใบหน้าที่อยู่ห่างไกลความหลากหลายมากขึ้นกว่าผู้ที่อยู่ในชุดฝึกอบรม Olivetti

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บางการทดลอง
เพื่อให้ครอบคลุมช่วงของเครื่องชั่งประมาณ 4 : 1 เดียวกันการตรวจสอบขั้นตอน
จะดําเนินการใน 6 มติ ใน 200 MHz Pentium II การคำนวณ
เวลาตาชั่งทั้งหมดด้วยกันประมาณ 1.5 วินาทีสำหรับทั่วไปเกมระดับสีเทา
ภาพ ตัวอย่างเรื่องที่แสดงในรูปที่ 7 , 8 , 9 นอกจากนี้ ในการแสดงเหล่านี้
จะสุ่ม ตัวอย่างจากชุดการฝึกบางท้องถิ่นใช้ลักษณะ
ในแต่ละการแสดงในสถานที่ของตนบนอ้างอิงตาราง
เครื่องตรวจจับสำหรับมุมมอง 2D ของคลิปและ ' แปด ' ทำมาจากเพียงหนึ่ง
ภาพต่อมาซึ่งถูกสังเคราะห์โดยใช้การสุ่มแบบเชิงเส้น เหล็กข้ออ้อย
. ในตัวอย่างของคลิป เนื่องจากไปสร้างอยู่
invariancesการตรวจสอบขั้นตอนวิธี คลิปที่สามารถตรวจพบได้ในช่วงกลางของการดู
มุมรอบเดิม ซึ่งไม่ได้อยู่ในการฝึกอบรม .
หน้าเครื่องผลิตจากเพียง 300 หน้าฐานข้อมูล Olivetti .
ยังใบหน้าที่ตรวจพบในหลากหลายสภาพแสง และในการแสดงตนของ
อุดตัน เพิ่มเติมสามารถดูได้ใน http : / / แกลตัน . uchicago . edu / ∼ Amit / ตรวจสอบ สำหรับ
ภาพแต่ละภาพเราโชว์ทั้งการตรวจสอบของ Hough แปลงโดยใช้การแสดง
40 คุณสมบัติท้องถิ่น 2 ขอบแต่ละ นอกจากนี้เรายังแสดงผลเป็นขั้นตอนวิธีหนึ่งขั้นตอนเพิ่มเติม
ซึ่งใช้ในการกรองของผลบวกปลอมเป็น
อธิบายในมิต& geman ( 1999 ) ในข้อมูลชุดนี้มีเฉลี่ย 13 เท็จ
แจ้งต่อภาพทั้งหมด 6 มติร่วมกัน จํานวนนี้ไป00005 เท็จ
แจ้งต่อพิกเซล เท็จลบคะแนนสำหรับคอลเลกชันของภาพคือ 5%
ทราบว่าสภาพแสงของใบหน้า มีความหลากหลาย มากกว่าผู้ที่อยู่ในชุดฝึก

Olivetti .