10.20535/1560-8956.28.2016.82393

An approach to improving the method of Viola - Jones in solving problems of image recognition

Abstract

У даній статті розглядаються варіанти щодо поліпшення швидкості обробки і розпізнавання обрисів обличчя на зображенні за методом Віоли - Джонса. Основна увага приділяється розгляду різних методів «бустинга», використання яких дозволило б замінити або поліпшити стандартне рішення в методі Віоли- Джонса. Використавши нові технології, ми б прискорили обробку зображення за ознаками Хаара і спроміглись уникнути надлишків при проведенні обчислень. Також, в статті було розглянуто питання про заміну способу навчання класифікатора. Поліпшений спосіб фільтрації дасть нам можливість побудувати більш надійний каскад, який буде давати меншу кількість хибнопозитивних результатів при обробці зображення.In this article, I discuss options for improving a speed of processing and recognition of individual shapes in the image according to the method of Viola - Jones. The main attention is paid to the various methods of "boosting", which could replace or enhance the standard solution in the method Viola – Jones. Using new technology, we have accelerated image processing based on Haar basis and avoided excess during calculations. In addition, the article addressed the issue of replacing the method of training the classifier. Improved filtering method will enable us to build a more robust cascade that will produce fewer false-positive results during image processing.В данной статье рассматриваются варианты по улучшению скорости обработки и распознавания очертаний лиц на изображении по методу Виолы – Джонса. Основное внимание уделяется рассмотрению различных методов «бустинга», использование которых позволило бы заменить или улучшить стандартное решение в методе Виолы–Джонса. Использовав новые технологии, мы бы ускорили обработку изображения по признакам Хаара и избежали излишков при проведении вычислений. Также, в статье был рассмотрен вопрос о замене способа обучения классификатора. Улучшенный способ фильтрации даст нам возможность построить более надёжный каскад, который будет давать меньшее количество ложноположительных результатов при обработке изображения

Similar works

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.