Модель классификации ACF в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Model'и любой 'inria-100x41' или 'caltech-50x21'. 'inria-100x41' модель была обучена с помощью набора данных INRIA Person. 'caltech-50x21' модель была обучена с помощью набора данных Caltech Pedestrian.

Количество уровней шкалы на октаву в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumScaleLevels', и целое число. Каждая октава является уменьшением масштаба степени двойки изображения. Увеличьте это число, чтобы обнаружить людей в более прекрасном шаге шкалы. Рекомендуемые значения находятся в области значений [4,8].

Шаг окна для раздвижного окна в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'WindowStride', и целое число. Установите это значение к сумме, вы хотите переместить окно в направлениях y и x. Раздвижное окно сканирует изображения для обнаружения объектов. Функция использует тот же шаг в направлениях y и x.

Выберите самую сильную ограничительную рамку в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SelectStrongest'и любой true или false. Процесс, часто называемый немаксимальным подавлением, устраняет перекрывающиеся ограничительные рамки на основе их баллов. Установите это свойство на true использовать selectStrongestBbox функционируйте, чтобы выбрать самую сильную ограничительную рамку. Установите это свойство на false, выполнять пользовательскую операцию выбора. Установка этого свойства к false возвращает обнаруженные ограничительные рамки.

Минимальный размер области в пикселях в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MinSize', и двухэлементный вектор [height width]. Можно установить это свойство на [50 21] для 'caltech-50x21' модель или [100 41] для 'inria-100x41' модель. Можно уменьшать время вычисления путем устанавливания этого значения к известному минимальному размеру области для обнаружения человека. По умолчанию, MinSize установлен в самый маленький размер области, возможный обнаружить вертикального человека для выбранной модели классификации.

Максимальный размер области в пикселях в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MaxSize', и двухэлементный вектор, [height width]. Можно уменьшать время вычисления путем устанавливания этого значения к известному размеру области для обнаружения человека. Если вы не устанавливаете это значение, по умолчанию функция определяет высоту и ширину изображения с помощью размера I.

Порог точности классификации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Threshold'и численное значение. Типичные значения находятся в области значений [–1,1]. Во время многошкального обнаружения объектов пороговое значение управляет точностью классификации людей или бывших важных персон и скоростью. Увеличьте этот порог, чтобы ускорить производительность рискуя тем, чтобы пропустить истинные обнаружения.