Local Binary Patterns for facial recognition
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- University of Oulu,IEEE
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- Finland, Multinational
- Veröffentlicht
- 1 December 2006
- Autoren
- Timo Ahonen, Abdenour Hadid, and Matti Pietikainen
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Image classification
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 736 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 5,915
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Face Description with Local Binary Patterns: Application to Face Recognition
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Local Binary Patterns for facial recognition wurde veröffentlicht von University of Oulu,IEEE, im Land aufgezeichnet als Finland, während December 2006. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image classification.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Es wurde auf einem Korpus von etwa 736 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited.
Antworten
Local Binary Patterns for facial recognition — Häufige Fragen
Local Binary Patterns for facial recognition— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Oulu,IEEE, basiert auf Finland, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
Local Binary Patterns for facial recognition— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2006. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Local Binary Patterns for facial recognition— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Local Binary Patterns for facial recognition— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Local Binary Patterns for facial recognition— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Local Binary Patterns for facial recognition— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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