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文檔簡介
1、人臉定位是人臉識(shí)別的第一步。定位的好壞直接決定著后續(xù)識(shí)別的準(zhǔn)確程度。由于人臉的角度,遮蔽和陰影等非線性因素導(dǎo)致了多角度人臉識(shí)別比固定角度(例如正面)的人臉識(shí)別困難得多。
本文就兩種人臉識(shí)別方法分別利用不同的數(shù)學(xué)工具設(shè)計(jì)了兩種不同的分類器。
針對(duì)正面人臉識(shí)別的分類器使用兩步定位法,先進(jìn)行粗定位再進(jìn)行細(xì)定位。粗定位算法的主要步驟是,先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,再使用OAC濾波器濾波,最后使用閾值分割法將圖像分割為人臉區(qū)域
2、、可能人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域三部分。為人臉細(xì)定位算法減少了計(jì)算量,增加了準(zhǔn)確率。對(duì)CMU數(shù)據(jù)庫中的圖像進(jìn)行測(cè)試,非人臉區(qū)域的排除率達(dá)到99%,誤檢率僅有1.3%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的有效性和可靠性。
針對(duì)多角度人臉識(shí)別,角度空間被分為多個(gè)部分。每部分設(shè)計(jì)一種分類器。無論是否是人臉,都要使用支持向量回歸進(jìn)行人臉角度估計(jì)。人臉角度估計(jì)的結(jié)果用于分類器來估計(jì)是否是人臉。由于姿勢(shì)估計(jì)這一步,大大減少了計(jì)算量。同時(shí),由于每個(gè)分類器都
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