Happytime Face Detection

Happytime顔検出アルゴリズムは、正確に、より少ない誤検出、高精度に、人間の顔を検出することができます。これは、顔を検出するための静止画や動画のために使用することができる。アルゴリズムコードはC言語で書かれたoepncvライブラリを（デモアプリケーションのみOpenCVの読み出した画像ファイルを使用）、依存しない、簡単に移植することができます。

主な機能：
低い誤検出;
高精度。
C言語でWritted。
ポータブルことができます。
アルゴリズムの原則：
MBLBPベースのルックアップテーブル型弱分類リアルアダブースト顔検出アルゴリズム。
Ojalaによって特徴付けLBP（ローカルバイナリパターン）が1994年になされたものであり、テクスチャ分類の問題に適用される。 MBLBP機能は、代わりに、元のLBPの画像ブロックの使用を拡張したものである積分画像技法を採用する場合には、画像ノイズ計算LBPの機能を減少させることができる基本単位として、一つの画素を備え、それはMBLBPを得ることが可能であるであります一定の計算時間ます。

アルゴリズムの評価：
MBLBPルックアップテーブル型弱分類リアルアダブースト顔検出アルゴリズムと他の公表された方法を比較した、FDDB公式結果、具体的なメソッド参照FDDBの公式な説明から顔検出アルゴリズムの結果を比較する。図に示す結果は、それがリアルアダブースト顔検出アルゴリズム（MBLBP（LUT））MBLBPルックアップテーブル型弱判別器は、他の方法を超えて、図から分かることができます。