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文檔簡介
1、人臉檢測作為人臉信息處理中的一項關(guān)鍵技術(shù),近年來在模式識別與計算機視覺領(lǐng)域中已經(jīng)成為一個十分活躍的研究方向,具有極高的學術(shù)研究價值和商業(yè)應用價值。雖然形成了多種有效的檢測方法,但是人臉檢測仍然存在很多難點,人臉的光照、遮擋、多姿態(tài)等情況都對傳統(tǒng)的簡單背景的正面人臉檢測不斷提出挑戰(zhàn)。 本文就多姿態(tài)情況下的人臉檢測問題進行了研究,再將檢測出的多姿態(tài)圖像進行姿態(tài)校正合成虛擬正面人臉。主要研究了以下兩方面內(nèi)容: 多姿態(tài)人臉檢測中
2、,對待檢測的多姿態(tài)人臉圖像,首先進行姿態(tài)分類,根據(jù)人臉圖像的旋轉(zhuǎn)角度,分到對應姿態(tài)類中,然后針對每一類使用對應的支持向量機分類器進行人臉檢測;在支持向量機分類器的訓練過程中,使用主成分分析法進行特征提取,再用基本遺傳算法進行特征選擇,并且使用bootstrap的方法將誤分的非人臉圖像作為樣本訓練分類器,提高分類器性能。實驗證明,這種算法對于多姿態(tài)人臉檢測具有一定的魯棒性。 針對人臉識別中的姿態(tài)問題,提出了一種基于單視圖正面人像合
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