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文檔簡介
1、手語不僅包含手和手臂的動作,而且也包含表情、頭部姿態(tài)和體勢等動作。有實驗表明,手語中只有手勢而沒有表情時,人所能理解的內(nèi)容估計不超過60％。作為表情識別和頭部姿態(tài)估計的前提,人臉檢測具有重要的研究意義。本文針對手語視頻中的人臉檢測問題,結(jié)合Adaboost和膚色檢測方法,改進手語視頻中人臉檢測的效果,并最終實現(xiàn)了一個高召回率和高準確率的人臉檢測系統(tǒng)。具體的研究工作如下:
1、本文首先研究了Adaboost人臉檢測算法。針對
2、手語視頻中存在的手部干擾問題,本文在訓練分類器時將大量人手樣本加入到負樣本集中,訓練了一個正面人臉分類器。針對手語視頻中頭部呈現(xiàn)多姿態(tài)情況,本文又訓練了側(cè)面人臉分類器。實驗結(jié)果表明Adaboost人臉檢測算法具有較高準確率但召回率較低。
2、本文研究了基于膚色的人臉檢測算法。實驗結(jié)果表明膚色人臉檢測算法具有較高的召回率,但是其準確率和精度較低。
3、本文將膚色人臉檢測算法和Adaboost人臉檢測算法相結(jié)合。
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