Viziunea binară este

viziunea binară este

Referințe Ființele umane realizează recunoașterea feței în mod automat în fiecare zi și practic fără efort. Deși sună maninil și vedere o sarcină foarte simplă pentru noi, sa dovedit a fi o sarcină complexă pentru un calculator, deoarece are multe variabile care pot afecta acuratețea metodelor, de exemplu: variația iluminării, rezoluția scăzută, ocluzia, printre altele.

Sistemul binar – zero si unu

În domeniul informaticii, recunoașterea feței este, în principiu, sarcina de a recunoaște o persoană bazată pe imaginea ei facială. Rețineți că recunoaștere facială este diferit de detectare facială: Detectare facială: are ca obiectiv găsirea fețelor locație și dimensiune într-o imagine și, probabil, extragerea acestora pentru a fi utilizată de algoritmul de recunoaștere a feței.

Recunoaștere facială: cu imaginile faciale deja extrase, tăiate, redimensionate și viziunea binară este obicei convertite în tonuri de gri, algoritmul de recunoaștere a feței este responsabil pentru găsirea caracteristicilor care descriu cel mai bine imaginea. Sistemele de recunoaștere a feței pot funcționa practic în două moduri: Verificarea sau autentificarea unei imagini faciale: în esență, compară imaginea facială de intrare cu imaginea facială legată de utilizatorul care necesită autentificarea.

viziunea binară este ce înseamnă viziunea 30 la sută

Este de fapt o comparație 1x1. Identificare sau recunoaștere facială: în esență, compară imaginea facială de intrare cu toate imaginile faciale dintr-un set de date, cu scopul de a găsi utilizatorul care se potrivește cu acea față. Este de fapt o comparație de 1xN. Există diferite tipuri de algoritmi de recunoaștere a feței, de exemplu: Eigenfaces Istoricul local al modelelor binare locale LBPH Fisherfaces Scalarea transformării caracteristicilor invariante SIFT Accelerați caracteristicile robuste SURF Fiecare metodă are o abordare diferită pentru extragerea informațiilor despre imagine și pentru realizarea potrivirii cu imaginea de intrare.

Despre avantajele și dezavantajele gândirii binare

Astăzi vom vorbi despre una dintre cele mai vechi și nu cea mai veche și mai populare algoritmi de recunoaștere a feței: Istoricul local al modelelor binare locale LBPH. Deoarece este unul dintre algoritmi mai ușor viziunea binară este recunoaștere a feței, cred că toată lumea o poate înțelege fără dificultăți majore.

Introducere Modelul binar local LBP este un operator de texturi simplu, dar foarte eficient, care etichetează pixelii unei imagini prin pragarea vecinătății fiecărui pixel și consideră că rezultatul este un număr binar. A fost descris pentru prima data in LBP si de atunci sa dovedit a fi o caracteristica puternica pentru clasificarea texturii. S-a stabilit, de asemenea, că atunci când LBP este combinat cu descriptori de histograme de gradienți procentul persoanelor cu vedere slabă HOGacesta îmbunătățește considerabil performanța de detectare pe anumite seturi de date.

ce funcții are vederea

Folosind LBP combinate cu histograme, putem reprezenta imaginile feței cu un vector simplu de date. Deoarece LBP este un descriptor vizual, acesta poate fi folosit și pentru sarcinile de recunoaștere a feței, așa cum se poate vedea în următoarea explicație pas-cu-pas.

Jury Chair Internetics 2020: Kris Hoet

De obicei este setat la 1. Vecini: numărul de puncte de probă pentru a construi modelul binar viziunea binară este circular.

viziunea binară este

Rețineți: cu cât mai multe eșantioane pe care le includeți, cu atât costul calculat este mai ridicat. De obicei este setat la 8. Grilă X: numărul viziunea binară este celule în direcția orizontală.

viziunea binară este

Cu cât sunt mai multe celule, cu atât este mai fină grila, cu atât este mai mare dimensionalitatea vectorului caracteristic rezultat. Grilă Y: numărul de celule în direcția verticală.

Nu vă faceți griji cu privire la parametrii acum, viziunea binară este veți înțelege după citirea pașilor următori.

viziunea binară este

Formarea algoritmului: În primul rând, trebuie să învățăm algoritmul. Pentru a face acest lucru, trebuie să viziunea binară este un set de date cu imaginile faciale ale oamenilor pe care vrem să le recunoaștem. De asemenea, trebuie să setăm o identitate poate fi un număr sau numele persoanei pentru fiecare imagine, astfel încât algoritmul să utilizeze aceste informații pentru a recunoaște o imagine de intrare și pentru a vă oferi o ieșire.

Imaginile aceleiași persoane trebuie să aibă același ID.

Start Call for Entries Romanian Effie Awards 2020

Cu setul de antrenament deja construit, să vedem pașii de calcul LBPH. Aplicarea operației LBP: Prima etapă de calcul a LBPH este de a crea o imagine intermediară care să descrie imaginea originală într-un mod mai bun, subliniind отзывы торги бинарными опционами faciale.

Pentru a face acest lucru, algoritmul folosește un concept al unei ferestre glisante, pe baza parametrilor rază și vecini.

Imaginea de mai jos arată această procedură: Bazându-ne pe imaginea de mai sus, să o comparăm în câțiva pași mici, astfel încât să putem înțelege cu ușurință: Să presupunem că avem o imagine facială în tonuri de gri. Putem obține o parte din această imagine ca o fereastră de 3x3 pixeli.

De asemenea, poate fi reprezentat ca o matrice 3x3 care conține intensitatea fiecărui pixel 0 ~ Apoi, trebuie să luăm valoarea centrală a matricei care trebuie utilizată ca prag. Această valoare va fi utilizată pentru a defini noile valori de la cei 8 vecini.

viziune și triplă colonie viziunea se deteriorează de la iPad

Mai multe despre acest subiect