відній метод, віходячі з цифрових показників якості розпізнавання навряд чи доцільно. Скоріше, все залежиться від конкретної задачі и умів у якіх винен функціонуваті розроблювані алгоритм. Побудова Універсального методу, что Забезпечує високий рівень розпізнавання при відсутності обмежень на вихідні зображення в Данії годину не представляється можливіть, однак для більшості конкретних Завдання можна создать методи, что Надаються достатній рівень розпізнавання. У якості умів, что вплівають на вибір методу розв'язання задачі, можна перерахуваті Такі: передбачувано різноманітність ОСІБ: ОБМЕЖЕНОЮ набор людей, обмеження на можливий тип особини (раса, прісутність волосся на обліччі, окулярів и т.д.), відсутність обмежень;
· Орієнтація ОСІБ на зображенні: строго вертикальна (або нахил под відомим кутом), в питань комерційної торгівлі межах Поблизу відомого кута нахилится, будь-яка;
· Кольорове або чорно-біле зображення;
· Масштаб облич и Якість зображення (зашумленість, ступінь стиснения);
· передбачувано кількість ОСІБ, прісутніх на зображенні: відомо, пріблізно відомо, невідомо;
· Умови освітлення: фіксовані відомі, пріблізно відомі, будь-які;
· Фон: фіксований, контрастний однотонний, слабоконтрастних зашумлення, Невідомий;
· Що важлівіше - НЕ Пропустити ні однієї особини чі мінімізуваті кількість віпадків помилковості Виявлення?
Розділ 2. Алгоритми для Виявлення Обличчя
2.1 Віділення областей за Кольорах шкірі
Наявність ІНФОРМАЦІЇ про колір потенційно может покращіті процес Виявлення Обличчя, так як звужує область поиска Обличчя, а отже, и зменшує кількість Хибне позитивних виявленості. Тому доцільно розвинутості метод на Основі комбінованого каскаду класіфікаторів для Виявлення Обличчя на кольорових збережений. При цьом у комбінованому каскаді нужно Сформувати ще один рівень Виявлення облич-кандидатів, что передує каскаду простих класіфікаторів, на Основі сегментації за Кольорах шкірі.
ВРАХОВУЮЧИ, что Сегментація за Кольорах шкірі может базуватіся на пікселях або на регіонах, автором взято за основу піксельну сегментацію, яка передбачає побудову класіфікатора, что відділяє пікселі шкірі від пікселів фону. При цьом доцільно вікорістаті метод моделювання з явнім визначеня границь кластеру кольору шкірі, так як ВІН є пробачимо у вікорістанні, ШВИДКО и Достатньо точно.
Існує декілька кольорових просторів, Які з успіхом застосовано для сегментації за Кольорах шкірі, Наприклад, для RGB використан наступні явно візначені границі кластеру кольору шкірі (для шкірного з каналів R, G, B):
Модель кольору шкірі при денному освітленні:> 95 and G> 40 AND B> 20 and max (R, G, B)-min (R, G, B)> 15 and | RG |> 15 and R> G and R> D
Модель кольору шкірі при Яскраве освітленні:> 220 and G> 210 and B> 170 and | RG | <16 and R> B and G> B
Досліджено такоже Кольорові простори TSL, YCbCr та YIQ, для якіх, у
свою черго, ВСТАНОВЛЕНО наступні границі кластеру КШ :: 0,45 <= T <= 0,65
YCbCr: 85 <= C b <= 135 and 135 <= C r <= 160
YIQ: 0,02 <= I <= 0,22 and - 0,08 <= ...
