In this work, we present a face det

In this work, we present a face detector that establishes the new state-of-theart
in terms of both accuracy and speed. It follows the “boosted cascade structure
+ simple features” principles. We use simple pixel differences as feature which
bring advantages on the efficiency. Our detector takes only 28.6 milliseconds
for a VGA image, more than 1000 times faster than [32]. It also achieves the
best accuracy on the challenging datasets [32, 9, 22], significantly outperforms all
existing academia solutions including [32, 24], and is on bar with the commercial
system in Google Picasa. Figure 1 shows our example detection results under
large viewpoints, occlusion and poor lighting

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานนี้เรานำเสนอเครื่องตรวจจับใบหน้าที่สร้างใหม่รัฐของ theart
ทั้งในแง่ของความถูกต้องและความเร็ว มันดังต่อไปนี้ "เพิ่มโครงสร้างน้ำตก
+ คุณสมบัติง่าย" หลักการ
เราใช้ความแตกต่างพิกเซลง่ายๆเป็นคุณลักษณะที่นำประโยชน์กับประสิทธิภาพ เครื่องตรวจจับของเราใช้เวลาเพียง 28.6
วินาทีสำหรับภาพVGA มากกว่า 1000 ครั้งเร็วกว่า [32] นอกจากนี้ยังประสบความสำเร็จในความถูกต้องที่ดีที่สุดในชุดข้อมูลที่ท้าทาย [32, 9, 22] อย่างมีนัยสำคัญมีประสิทธิภาพดีกว่าทุกการแก้ปัญหาที่มีอยู่รวมทั้งสถาบันการศึกษา[32, 24] และอยู่ในแถบที่มีการค้าระบบในGoogle Picasa รูปที่ 1 แสดงผลการตรวจสอบตัวอย่างของเราภายใต้มุมมองขนาดใหญ่บดเคี้ยวและแสงไม่ดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานนี้ เราอยู่หน้าเครื่องที่สร้างใหม่สภาพ theart
ทั้งในแง่ของความถูกต้องและความเร็ว มันเป็นไปตาม " เพิ่มขึ้นตามโครงสร้าง
คุณสมบัติง่ายๆ " หลักการ เราใช้ความแตกต่างพิกเซลง่าย เป็นคุณลักษณะที่
นำข้อดีในประสิทธิภาพ เครื่องของเราใช้เพียง 28.6 มิลลิวินาที
สำหรับ VGA ภาพมากกว่า 1000 ครั้งเร็วกว่า [ 32 ] นอกจากนี้ยังใช้
ความท้าทายที่ดีที่สุดในข้อมูล [ 32 , 9 , 22 ) ทั้งหมดที่มีอยู่อย่างมีประสิทธิภาพดีกว่า
( โซลูชั่นรวมทั้ง [ 32 , 24 ] และในแถบที่มีโฆษณา
ระบบ Google Picasa . รูปที่ 1 แสดงให้เห็นตัวอย่างการตรวจสอบผลของเราภายใต้
มุมมองขนาดใหญ่ , การแสงและยากจน