As seen in the previous section 4.4

As seen in the previous section 4.4.2, OpenCV’s face detector uses the Viola- Jones method for detecting an object which consists in Haar-like features that are more exactly simple rectangular features, an Integral Image for rapid feature detection, a machine-learning method, the AdaBoost, and a cascade classifier to efficiently combine multiple features. Haar features are Haar wavelets that are single wavelength square waves with one high interval and one low interval. In two dimensions, a square wave is a pair of adjacent rectangles, one light and one dark. The actual rectangle combinations

used for the visual detection of objects in OpenCV are not true Haar wavelets, but instead contain rectangle combinations better suited to visual recognition tasks. Due to this difference, the features are called Haar-like features and not Haar wavelets, and can be seen in Figure 4.12.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เท่าที่เห็นในส่วนก่อนหน้า 4.4.2 ตรวจจับใบหน้าของ OpenCV ใช้วิธี Viola - โจนส์สำหรับตรวจจับวัตถุที่ประกอบด้วยคุณลักษณะโดดเหมือนที่อื่น ๆ ว่าฟีเจอร์สี่เหลี่ยม ภาพหนึ่งสำหรับตรวจจับคุณลักษณะอย่างรวดเร็ว วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง AdaBoost และลักษณนามเรียงซ้อนเป็นการรวมหลายอย่างมีประสิทธิภาพ มีโดดโดด wavelets ที่ มีช่วงสูงที่หนึ่งและช่วงต่ำหนึ่งคลื่นสี่เหลี่ยมความยาวคลื่นเดียว ในสองมิติ คลื่นสี่เหลี่ยมเป็นคู่สี่เหลี่ยมอยู่ติดกับ แสงหนึ่ง และมืดหนึ่ง ชุดสี่เหลี่ยมที่เกิดขึ้นจริง ใช้สำหรับการตรวจจับวัตถุใน OpenCV ไม่ wavelets โดดจริง แต่ประกอบด้วยชุดสี่เหลี่ยมเหมาะกับงานการรับรู้ภาพแทน เนื่องจากความแตกต่าง คุณสมบัติเรียกว่าคุณสมบัติเหมือนโดดและไม่โดด wavelets และสามารถมองเห็นในรูป 4.12

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เท่าที่เห็นในส่วนก่อนหน้านี้ 4.4.2, OpenCV ของเครื่องตรวจจับใบหน้าใช้วิธี Viola- โจนส์สำหรับการตรวจหาวัตถุซึ่งประกอบด้วยคุณสมบัติ Haar เหมือนที่มีคุณสมบัติตรงสี่เหลี่ยมเรียบง่ายภาพ Integral สำหรับการตรวจสอบคุณสมบัติอย่างรวดเร็วของเครื่องการเรียนรู้ วิธี AdaBoost และลักษณนามน้ำตกได้อย่างมีประสิทธิภาพรวมคุณสมบัติหลาย คุณสมบัติ Haar มีคลื่น Haar ที่มีความยาวคลื่นเดียวตารางคลื่นกับช่วงสูงหนึ่งและเป็นหนึ่งในช่วงเวลาที่ต่ำ ในสองมิติคลื่นตารางคือคู่ของรูปสี่เหลี่ยมที่อยู่ติดกันหนึ่งแสงและสีเข้ม ชุดรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่เกิดขึ้นจริง

ที่ใช้สำหรับการตรวจสอบภาพของวัตถุใน OpenCV มีคลื่น Haar ไม่เป็นความจริง แต่แทนที่จะมีการผสมรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าดีเหมาะกับงานที่ได้รับการยอมรับภาพ เนื่องจากความแตกต่างนี้คุณสมบัติที่จะเรียกว่าคุณสมบัติ Haar เหมือนและไม่ Haar แสงและสามารถมองเห็นได้ในรูปที่ 4.12

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เท่าที่เห็นในส่วน 4.4.2 ก่อนหน้า , หน้าเครื่องเป็นการใช้ Viola - วิธีโจนส์สำหรับตรวจจับวัตถุซึ่งประกอบด้วยใน Haar เช่นคุณสมบัติที่เพิ่มเติมตรงสี่เหลี่ยมง่ายคุณสมบัติภาพหนึ่งสำหรับคุณลักษณะการตรวจหาอย่างรวดเร็ววิธีการเรียนรู้เครื่อง adaboost และน้ำตกขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพรวมคุณสมบัติหลาย Haar Haar คุณสมบัติเป็นคลื่นที่มีความยาวคลื่นเดียวตารางคลื่นกับช่วงช่วงสูงและต่ำ ใน 2 มิติ คลื่นสี่เหลี่ยมเป็นคู่ติดกันสี่เหลี่ยม แสงสว่างและความมืด ชุดสี่เหลี่ยมจริงใช้สำหรับตรวจจับวัตถุ ภาพ เป็นการไม่คลื่น โอเคจริง แต่ประกอบด้วยสี่เหลี่ยมผสมเหมาะกับงานรู้จำภาพ เนื่องจากความแตกต่างนี้ คุณลักษณะ จะเรียกว่าเธอเหมือนมีคลื่นและไม่โอเค และสามารถเห็นได้ในรูปที่ 4.12 .