快速人臉檢測算法的改進策略及在視頻中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉檢測研究在人臉識別、新一代人機界面、視覺監(jiān)控、基于內容的圖片檢索等諸多領域中具有廣泛的應用價值,近年來受到國內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,這就限制了其在實時性要求較高領域中的應用。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檢測結構基本上能滿足實時的要求。
　　 本文的主要工作及創(chuàng)新是在基于AdaBoost的人臉

2、檢測算法的基礎上,提出了兩點改進方案:第一個改進是提出一個雙閾值分類器來取代原來的單閾值弱分類器。這個改進能夠使訓練時間大大減少,檢測速度也有一定的提高;第二個改進是采用基于半邊臉樣本集進行訓練而不是用完整人臉進行訓練。這個改進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的人臉也能檢測到。
　　 本文最后還實現(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檢測鏈是綜合

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