2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩79頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、人臉檢測問題最初來源于人臉識別,是自動人臉識別系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。近幾年隨著電子商務(wù)等應(yīng)用的發(fā)展,使得人臉檢測開始作為一個獨立的課題受到研究者的重視。今天,人臉檢測的應(yīng)用背景己經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人臉識別系統(tǒng)的范疇,在基于內(nèi)容的檢索、數(shù)字視頻處理、視覺監(jiān)測等方面有著重要的應(yīng)用價值。 對于人臉檢測的研究,經(jīng)歷了由簡單到復(fù)雜,由靜態(tài)圖像檢測到視頻實時檢測的發(fā)展過程。由于人臉模式錯綜復(fù)雜、易受干擾,所以很多常用的人臉檢測算法一般都存在計算量

2、大、速度慢、誤檢率高的弱點。Viola于2001年提出的基于積分圖的AdaBoost方法,是目前人臉檢測領(lǐng)域最先進(jìn)的技術(shù)之一。在此基礎(chǔ)上所構(gòu)建的檢測系統(tǒng)是第一個真正實時的人臉檢測系統(tǒng)。該方法先利用“積分圖”快速計算特征,構(gòu)造弱分類器:然后通過AdaBoost學(xué)習(xí)算法,從得到的大量弱分類器中,產(chǎn)生一個高效的強(qiáng)分類器;最后采用級聯(lián)方式將單個的強(qiáng)分類器再合成為一個更加復(fù)雜的層疊分類器,使圖像背景區(qū)域快速地丟棄,保證了檢測速度。 本文中

3、算法構(gòu)架主要采用AdaBoost學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法和基于瀑布型算法分類器的檢測架構(gòu)。文中對AdaBoost訓(xùn)練速度慢的特點進(jìn)行一定的改進(jìn),采用的基于瀑布型算法架構(gòu)就是用非常簡單的分類器把大部分顯然不可能包含人臉的子窗口從大量的被檢測子窗口中篩選掉,而保留那些更有可能是人臉的子窗口。這些簡單的分類器被安排在整個多層結(jié)構(gòu)的早期,從而使得那些背景中分離出來的子窗口能夠在盡可能少的運算步驟后就被篩選掉,從而避免了需要經(jīng)過整個多層結(jié)構(gòu)的復(fù)雜運算。而這些

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論