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1、該文首先歸納和分析了當(dāng)前人臉檢測(cè)的典型算法,然后提出了一個(gè)由粗到精的多階段算法用來在復(fù)雜背景中檢測(cè)個(gè)數(shù)、尺寸和位置皆未知的人臉.該算法利用膚色模型初步提取人臉區(qū)域,利用基于區(qū)域生長(zhǎng)的膚色再提取自適應(yīng)算法再次提取人臉,利用區(qū)域形狀對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行篩選,最后檢測(cè)下巴和眼睛以進(jìn)行驗(yàn)證.由于使用膚色模型減少了復(fù)雜背景中的候選區(qū)域,并且后續(xù)算法也簡(jiǎn)單實(shí)用,因此與基于邊緣檢測(cè)和模板匹配的算法相比,檢測(cè)速度更快.基于區(qū)域生長(zhǎng)的膚色再提取自適應(yīng)算法則降低
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