2.1.2 Object DetectionMetode yang k

2.1.2 Object Detection
Metode yang kami pakai untuk mendeteksi
adanya obyek adalah HaarClassifier, yaitu metode
object detection yang membangun sebuah boosted
rejection cascade, yang akan membuang data
training negative sehingga didapatkan suatu
keputusan untuk menentukan data positif. Haar
Classifier adalah metode supervised learning yaitu
metode yang membutuhkan data training untuk
dapat mendeteksi obyek-obyek tertentu. Untuk itu,
dilakukan training data terlebih dahulu sebelum
akan menggunakan metode ini.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.1.2 วัตถุตรวจจับวิธีเราใช้เพื่อตรวจสอบการดำรงอยู่ของวัตถุเป็น HaarClassifier วิธีการเช่นตรวจจับวัตถุที่สร้างเป็น boostedซ้อน การปฏิเสธที่จะถ่ายโอนข้อมูลลบการฝึกอบรมเพื่อขอรับการการตัดสินใจเพื่อกำหนดข้อมูลที่เป็นบวก Haarวิธีการเรียนรู้ที่มีเป็น Classifier ที่วิธีการต้องรู้ข้อมูลสามารถตรวจจับวัตถุที่เฉพาะเจาะจง จากที่กล่าวดำเนินการฝึกอบรมข้อมูลแรกก่อนจะใช้วิธีนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.1.2 การตรวจจับวัตถุ
วิธีการที่เราใช้ในการตรวจสอบ
สถานะของวัตถุเป็น HaarClassifier วิธีการ
ตรวจจับวัตถุที่สร้างเพิ่มขึ้น
ปฏิเสธน้ำตกซึ่งจะกำจัดของข้อมูลที่
ได้รับการฝึกอบรมเชิงลบจึง
ตัดสินใจที่จะตรวจสอบข้อมูลในเชิงบวก Haar
ลักษณนามเป็นผู้ดูแลวิธีการเรียนรู้เป็น
วิธีการที่ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อ
ให้สามารถตรวจจับวัตถุบางอย่าง ไปสิ้นสุดที่
ข้อมูลการฝึกอบรมจะดำเนินการก่อนที่จะ
ไปใช้วิธีการนี้