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文檔簡介
1、人臉檢測研究在人臉識別、新一代人機(jī)界面、視覺監(jiān)控、基于內(nèi)容的圖片檢索等諸多領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用價值,近年來受到國內(nèi)外研究者的普遍重視也出現(xiàn)了眾多的檢測方法。大部分方法的檢測速度都比較慢,這就限制了其在實(shí)時性要求較高領(lǐng)域中的應(yīng)用。這個檢測速度的難題在Viola和Jones的研究下得到了比較理想的解決。他們提出的基于BoostedCascade檢測結(jié)構(gòu)基本上能滿足實(shí)時的要求。
本文的主要工作及創(chuàng)新是在基于AdaBoost的人臉
2、檢測算法的基礎(chǔ)上,提出了兩點(diǎn)改進(jìn)方案:第一個改進(jìn)是提出一個雙閾值分類器來取代原來的單閾值弱分類器。這個改進(jìn)能夠使訓(xùn)練時間大大減少,檢測速度也有一定的提高;第二個改進(jìn)是采用基于半邊臉樣本集進(jìn)行訓(xùn)練而不是用完整人臉進(jìn)行訓(xùn)練。這個改進(jìn)拓寬了人臉檢測范圍,對有遮擋、左右臉光照不均勻以及有明顯偏轉(zhuǎn)的人臉也能檢測到。
本文最后還實(shí)現(xiàn)了一個視頻人臉檢測系統(tǒng),將人臉檢測從靜態(tài)圖片推廣到視頻的動態(tài)檢測。該系統(tǒng)采用的Cascade檢測鏈?zhǔn)蔷C合
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