рії:
1. Залежність від орієнтації и масштабом Обличчя. Більшість класіфікаторів НЕ є інваріантнімі до повороту особини в площіні зображення и Зміни его розміру. Тому для успішного Виявлення особини, відмінного за розміром або орієнтації від облич у тренувально наборі, потрібна додаткова обробка вхідного зображення (масштабування, поворот). Проблему Зміни масштабом вірішують, зазвічай, путем полного перебору всех можливіть прямокутна фрагментів зображення всех можливіть Розмірів. Спроба ж розглядаті ще и ВСІ Можливі куті повороту ОСІБ у площіні зображення приведе до того, что годину Виконання и без того довгої процедури перебору фрагментів перевіщіть ВСІ міслімі Межі. Если Говорити про поворот голови поза площинах зображення, то це є проблемою для багатьох методів з обох Категорій, оскількі при значному повороті Обличчя на зображенні змінюється настількі сильно, что Багато ознакой и правила (задані розробник або Отримані неявно) розпізнавання фронтального зображення Обличчя стають абсолютно непригодна .
2. Неявними способ визначення ознакой для розпізнавання особини таїть в Собі потенційну небезпеки: Узагальнюючі, что володіє недостатньо репрезентативним набором збережений облич, теоретично может віділіті вторинні або Помилкові ознакой в ??якості ВАЖЛИВО. Один з НАСЛІДКІВ - потенційна залежність від освітлення, Яке переважало в тренувально наборі. У ряді віпадків застосовується додаткова передобробка зображення для компенсації впліву освітлення.
3.Вісока Обчислювальна складність. По-перше, Самі класіфікаторі часто включаються в собі велику кількість й достатньо складних обчислень, по-друге, повний перебір всех можливіть прямокутна фрагментів зображення сам по Собі займає велику кількість годині. Це ускладнює Використання Деяк методів у системах реального часу (Наприклад - відстеження переміщення особини в відео потоці). Порівнюваті между собою Якість розпізнавання методів різніх Категорій й достатньо Важко, оскількі в більшості віпадків, спиратися можна позбав на дані випробувань, что Надаються самими авторами, оскількі провести велікомасштабне Дослідження Щодо реалізації більшості відоміх методів и порівняння їх между собою на єдиному наборі збережений НЕ представляється можливіть унаслідок неймовірною трудомісткості цього Завдання. На Основі ІНФОРМАЦІЇ, наданої авторами методів, такоже доладно провести коректний порівняння, оскількі перевірка методів часто проводитися на різніх наборах збережений, з різнім формулюванням умів успішного и неуспішного Виявлення. До того ж перевірка для багатьох методів Першої категорії проводилася на однозначно менших наборах збережений.
Помітне розходження между дерло и другою Категорією описом методів Полягає ще й у тому, что емпірічні методи часто й достатньо Прості в реалізації (особливо Щодо методів Другої категорії), и Надаються можлівість гнучкого налаштування под конкретну задачу путем модіфікації інтуїтівно зрозуміліх параметрів. Методи, что спіраються на інструментарій розпізнавання образів, вімагають значний зусіль з Формування тренувальних наборів збережений та навчання класіфікатора. Прот трудомісткість создания робочих прототіпів методівДругої категорії частково компенсується скроню заявами Показники якості розпізнавання на великих колекціях збережений. Що стосується рекомендацій Щодо Вибори методу для Вирішення задачі Виявлення ОСІБ, то можна Сказати, что обирати відпо...
