Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficiency Comparison of AI classification algorithms for Image Detection and Recognition in Real-time

論文の概要: Efficiency Comparison of AI classification algorithms for Image Detection and Recognition in Real-time

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05842v1
Date: Sun, 12 Jun 2022 21:31:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-15 03:15:56.610399
Title: Efficiency Comparison of AI classification algorithms for Image Detection and Recognition in Real-time
Title（参考訳）: リアルタイム画像検出と認識のためのai分類アルゴリズムの効率比較
Authors: Musarrat Saberin Nipun, Rejwan Bin Sulaiman, and Amer Kareem
Abstract要約: 顔の検出と識別は、人工知能システムにおいて最も困難で頻繁に使用されるタスクである。本研究は,システムにおける顔検出および認識アルゴリズムの結果を提示し,比較することを目的とする。公共スペース、ショッピングモール、ATMブースなど、CCTVのある場所でも使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Face detection and identification is the most difficult and often used task in Artificial Intelligence systems. The goal of this study is to present and compare the results of several face detection and recognition algorithms used in the system. This system begins with a training image of a human, then continues on to the test image, identifying the face, comparing it to the trained face, and finally classifying it using OpenCV classifiers. This research will discuss the most effective and successful tactics used in the system, which are implemented using Python, OpenCV, and Matplotlib. It may also be used in locations with CCTV, such as public spaces, shopping malls, and ATM booths.
Abstract（参考訳）: 顔の検出と識別は、人工知能システムにおいて最も困難でよく使われるタスクである。本研究の目的は,システムで使用されている複数の顔検出および認識アルゴリズムの結果を提示・比較することである。このシステムはまず人間の訓練画像から始まり、その後テスト画像に続き、顔を特定し、訓練された顔と比較し、最後にOpenCV分類器を使って分類する。本研究は,Python,OpenCV,Matplotlibを用いて実装されたシステムでもっとも効果的かつ成功した戦術について論じる。公共スペース、ショッピングモール、ATMブースなど、CCTVのある場所でも使用できる。

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