基于Adaboost算法的快速人臉檢測研究.pdf

1、人臉檢測是指在一幅指定圖像中，在不考慮人臉的三維姿態(tài)、光照等條件下，發(fā)現(xiàn)人臉和位置信息的過程。人臉檢測是一項艱巨的工作，主要原因是人臉特征在人臉模式中的提取是一項非常艱巨的工作。人臉特征隨著人臉在不同姿態(tài)、不同光照和其它如遮擋、不同成像條件下會有所不同，從而增加了特征提取的難度。 本文對基于學(xué)習(xí)的快速人臉檢測方法進(jìn)行了討論?；趯W(xué)習(xí)的快速人臉檢測方法是人臉檢測技術(shù)發(fā)展的趨勢之一，它是一種基于后驗學(xué)習(xí)的方法。 本文認(rèn)為，在

2、基于學(xué)習(xí)的快速人臉檢測方法中，有三個需要研究的要素，分別是學(xué)習(xí)算法、特征的定義及基于此特征形式構(gòu)造分類器的方法和特征的有效組合方式。基于學(xué)習(xí)的人臉檢測方法框架依據(jù)此三要素而搭建起來。這種方法首先定義一種特征形式，并基于此特征形式使用構(gòu)造分類器的方法，構(gòu)造出可以進(jìn)行初步人臉檢測的多個弱分類器，這些弱分類器經(jīng)過學(xué)習(xí)算法的挑選和組合，作為學(xué)習(xí)算法的輸入生成強分類器，進(jìn)行人臉檢測?？焖俚娜四槞z測還有一個重要任務(wù)就是將這些弱分類器有效地組合起來，

3、提高人臉檢測的速度。本文對基于學(xué)習(xí)的檢測算法中的三個要素分別展開了討論，重點研究了由特征構(gòu)建分類器的方法和構(gòu)建快速人臉檢測系統(tǒng)所必需的弱分類器的組合，關(guān)于特征構(gòu)建分類器，提出了一種新的基于人臉對稱性的由特征構(gòu)造分類器的方法。 最后本文運用基于Adaboost學(xué)習(xí)算法和Harr-like特征及本文提出的由特征構(gòu)造分類器方法，采用一種分級分類器的結(jié)構(gòu)，搭建了一個快速的人臉檢測系統(tǒng)。此人臉檢測系統(tǒng)在大小為320*240的圖像上，檢測速