फेस डिटेक्शन के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे अच्छा है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

गति के मामले में, HoG सबसे तेज़ लगता है कलन विधि , इसके बाद हार कैस्केड क्लासिफायरियर और सीएनएन हैं। हालाँकि, Dlib में CNN सबसे सटीक होते हैं कलन विधि . HoG बहुत अच्छा प्रदर्शन करते हैं लेकिन छोटे चेहरों की पहचान करने में कुछ समस्याएँ हैं। HaarCascade Classifiers के रूप में प्रदर्शन करते हैं अच्छा कुल मिलाकर एचओजी के रूप में।

इसी तरह कोई भी पूछ सकता है कि चेहरे की पहचान के लिए किस एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है?

लोकप्रिय मान्यता एल्गोरिदम eigenfaces का उपयोग करते हुए प्रमुख घटक विश्लेषण, रैखिक विभेदक विश्लेषण, फिशरफेस का उपयोग करके लोचदार गुच्छा ग्राफ मिलान शामिल करें कलन विधि , हिडन मार्कोव मॉडल, टेंसर प्रतिनिधित्व का उपयोग करके मल्टीलाइनियर सबस्पेस लर्निंग, और न्यूरोनल प्रेरित डायनेमिक लिंक मिलान।

एमटीसीएनएन फेस डिटेक्शन क्या है? एमटीसीएनएन - एक साथ चेहरा पहचानना और स्थलचिह्न एमटीसीएनएन (मल्टी-टास्क कैस्केड कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स) एक एल्गोरिथम है जिसमें 3 चरण होते हैं, जो बाउंडिंग बॉक्स का पता लगाता है चेहरे के उनके 5 पॉइंट के साथ एक छवि में चेहरा लैंडमार्क (कागज का लिंक)।

बस इतना ही, फेस डिटेक्शन एल्गोरिथम कैसे काम करता है?

पारंपरिक एल्गोरिदम शामिल हैं चेहरा पहचान कार्य पहचान कर चेहरे की छवि से सुविधाओं, या स्थलों को निकाल कर सुविधाएँ चेहरा . उदाहरण के लिए, निकालने के लिए चेहरे विशेषताएं, एक कलन विधि आँखों के आकार और आकार, नाक के आकार और आँखों से उसकी सापेक्ष स्थिति का विश्लेषण कर सकते हैं।

कैमरे चेहरे का पता कैसे लगाते हैं?

चेहरा पहचानना . सौभाग्य से, चेहरे के कुछ आसानी से पहचाने जाने योग्य विशेषताएं हैं जो कैमरों पर लॉक कर सकते हैं; आंख, नाक और मुंह की एक जोड़ी। करने में सक्षम होने के कारण पता लगाना ए चेहरा दृश्य में, कैमरा अपना ऑटोफोकस उस व्यक्ति पर केंद्रित कर सकता है चेहरा यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह छवि के भीतर फोकस में प्राथमिक विषय है।