Recently, several new approaches th

Recently, several new approaches that do not use boosted cascade have been
proposed. Zhu et al. [32] used a mixture of deformable part models to capture
large face variations under different viewpoints and expressions. The model is
comprehensive and allows to estimate the head pose and facial points at the
same time in addition to detection. Shen et al. [24] proposed the first exemplarbased
face detector and exploited advanced image retrieval techniques to avoid
the expensive sliding window search. Both methods are better than Viola-Jones
style detectors on wild and challenging datasets [32, 9]. However, those accurate
detectors, as well as the state-of-the-art commercial face detector in Google
Picasa, are all quite slow due to their high complexity. Detection in an image
takes a few seconds and this makes such detectors unpractical for many scenarios.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ล่าสุด แนวทางใหม่หลายที่ไม่ได้ใช้ทั้งหมดเพิ่มขึ้นได้การนำเสนอ Zhu et al. [32] ส่วนผสมของ deformable ส่วนรุ่นที่ใช้ในการจับรูปใบหน้าขนาดใหญ่ภายใต้มุมมองที่แตกต่างกันและนิพจน์ รูปแบบคือครอบคลุม และสามารถประเมินหัวหน้าและก่อให้เกิดสถานที่ขณะเดียวกันนอกจากการตรวจสอบ Exemplarbased แรกเสนอ Shen et al. [24]ตรวจจับใบหน้าและรูปภาพขั้นสูงที่สามารถเรียกเทคนิคเพื่อหลีกเลี่ยงแพงเลื่อนหน้าต่างค้นหา ทั้งสองวิธีจะดีกว่าวิโอลาโจนส์ลักษณะการตรวจจับในป่า และท้าทาย datasets [32, 9] อย่างไรก็ตาม ที่ถูกต้องตรวจจับ เป็นเครื่องตรวจจับใบหน้าพาณิชย์รัฐ-of-the-art ใน GooglePicasa มีทั้งหมดค่อนข้างช้าเนื่องจากความซับซ้อนของพวกเขาสูง ตรวจสอบรูปภาพใช้เวลาไม่กี่วินาที และทำให้ตรวจจับเช่น unpractical ในหลายกรณี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อเร็ว ๆ นี้แนวทางใหม่ ๆ
หลายอย่างที่ไม่ได้ใช้น้ำตกเพิ่มขึ้นได้รับการเสนอ Zhu et al, [32] ที่ใช้เป็นส่วนผสมของรุ่นส่วน deformable
ในการจับภาพการเปลี่ยนแปลงใบหน้าขนาดใหญ่ภายใต้มุมมองที่แตกต่างกันและการแสดงออก รูปแบบที่เป็นที่ครอบคลุมและช่วยให้การประเมินหัวก่อให้เกิดและจุดบนใบหน้าที่เวลาเดียวกันในการตรวจสอบนอกเหนือไปจาก Shen et al, [24] เสนอ exemplarbased แรกตรวจจับใบหน้าและใช้ประโยชน์เทคนิคการดึงภาพขั้นสูงเพื่อหลีกเลี่ยงการค้นหาหน้าต่างบานเลื่อนที่มีราคาแพง ทั้งสองวิธีจะดีกว่า Viola โจนส์เครื่องตรวจจับรูปแบบในชุดข้อมูลป่าและท้าทาย[32, 9] อย่างไรก็ตามผู้ที่ถูกต้องตรวจจับเช่นเดียวกับรัฐของศิลปะเครื่องตรวจจับใบหน้าในเชิงพาณิชย์ใน Google Picasa มีทั้งหมดค่อนข้างช้าเนื่องจากความซับซ้อนสูงของพวกเขา การตรวจสอบในภาพที่ใช้เวลาไม่กี่วินาทีและสิ่งนี้ทำให้เครื่องตรวจจับดังกล่าวใช้ไม่ได้ผลสำหรับสถานการณ์จำนวนมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อเร็ว ๆนี้ใหม่หลายวิธีที่ไม่ได้ใช้ทำให้น้ำตกมี
เสนอ จู et al . [ 32 ] ที่ใช้เป็นส่วนผสมของรูปแบบส่วนหนึ่งโดยการจับ
รูปแบบหน้าขนาดใหญ่ ภายใต้มุมมองที่แตกต่างกันและการแสดงออก แบบจำลองที่ครอบคลุมและช่วยให้
/ หัวหน้าท่าและจุดที่
เวลาเดียวกันนอกเหนือจากการตรวจหา Shen et al . [ 24 ] เสนอ
exemplarbased ครั้งแรกตรวจจับใบหน้าและใช้เทคนิคการสืบค้นภาพขั้นสูงเพื่อหลีกเลี่ยง
แพงเลื่อนหน้าต่างค้นหา ทั้งสองวิธีจะดีกว่า วิโอล่า โจนส์
สไตล์เครื่องตรวจจับในป่าและท้าทายข้อมูล [ 32 , 9 ] อย่างไรก็ตามผู้ที่ถูกต้อง
เครื่อง รวมทั้งเครื่องตรวจจับใบหน้าพาณิชย์รัฐ - of - the - art ใน Google
Picasa ก็ค่อนข้างช้า เนื่องจากความซับซ้อนสูงของพวกเขา ตรวจจับภาพ
ใช้เวลาไม่กี่วินาทีและนี้ทำให้เช่นเครื่องตรวจจับแพรคทิคัลสำหรับสถานการณ์มาก