Анализ принципа распознавания объектов на изображении методом Виолы—Джонса

Abstract

Описан метод детектирования объектов П. Виолы и М. Джонса. Рассмотрены концепции: интегральное изображение, признаки Хаара, машинное обучение AdaBoost, каскадный классификатор. Проанализированы сильные и слабые стороны метода Виолы–Джонса. Создано ПО FindFases на основе проанализированного алгоритма. Приведена структура диаграммы классов ПО. Приведены результаты работы программы, реализующей метод Виолы–Джонса на языке С++.

Описано метод детектування об'єктів П. Віоли та М. Джонса. Розглянуто концепції: інтегральне зображення, ознаки Хаара, машинне навчання AdaBoost, каскадний класифікатор. Проаналізовано сильні й слабкі сторони методу Віоли– Джонса. Створено ПЗ FindFases на основі проаналізованого алгоритму. Наведено структуру діаграми класів ПЗ. Наведено результати роботи програми, що реалізує метод Віоли–Джонса на мові С ++.

Describes a method for detecting objects P.Viola and M.Dzhons. We consider the concept: in-integrand image Haar-like features, machine learnin AdaBoost, cascade classifiter Analyzed the strengths and weaknesses of the method of Viola–Jones. Create by FindFases analyzed on the basis of the algorithm. The structure of the class diagram software. The results of the work program implementing the method of Viola– Jones C ++.