Gesichtsdetektion mit OpenCV zur Erkennung eines Gesprächspartners
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Robustheitsanalyse und Implementierung Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Erkennen eines Gesprächspartners ausschließlich über die vorliegenden optischen Eingaben (Bild, Webcam) möglich ist. Dabei ist außerdem von Bedeutung, in wie weit die Detektion echtzeitfähig ist und ob eine Ausführung der Programme auf dem Raspberry Pi B+ praktikabel ist. 08.10.2016, Taschenbuch.

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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Erkennen eines Gesprächspartners ausschließlich über die vorliegenden optischen Eingaben (Bild, Webcam) möglich ist. Dabei ist außerdem von Bedeutung, in wie weit die Detektion echtzeitfähig ist und ob eine Ausführung der Programme auf dem Raspberry Pi B+ praktikabel ist.

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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Erkennen eines Gesprächspartners ausschließlich über die vorliegenden optischen Eingaben (Bild, Webcam) möglich ist. Dabei ist außerdem von Bedeutung, in wie weit die Detektion echtzeitfähig ist und ob eine Ausführung der Programme auf dem Raspberry Pi B+ praktikabel ist.

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Gesichtsdetektion mit OpenCV zur Erkennung eines Gesprächspartners: Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Erkennen eines Gesprächspartners ausschließlich über die vorliegenden optischen Eingaben (Bild, Webcam) möglich ist. Dabei ist außerdem von Bedeutung, in wie weit die Detektion echtzeitfähig ist und ob eine Ausführung der Programme auf dem Raspberry Pi B+ praktikabel ist. Taschenbuch.

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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Erkennen eines Gesprächspartners ausschließlich über die vorliegenden optischen Eingaben (Bild, Webcam) möglich ist. Dabei ist außerdem von Bedeutung, in wie weit die Detektion echtzeitfähig ist und ob eine Ausführung der Programme auf dem Raspberry Pi B+ praktikabel ist. Lieferzeit 1-2 Werktage.

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