Анализ параметров обучения каскадного классификатора для поиска элементов лица

Задача определения положения элементов лица на цифровом изображении актуальна во многих областях знаний. Одним из подходов к ее решению является метод построения каскада классификаторов. Эффективность этого подхода зависит от подбора параметров модели. В данной работе предложен метод, позволяющий получить оптимальные параметры обучения, при которых достигаются лучшие значения точности детектирования при сокращении ложноположительных откликов. В результате применения метода на примере обнаружения внешнего угла правого глаза были получены практические значения параметров обучения.