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《北京交通大学》 2011年
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基于肤色和AdaBoost算法的多角度多姿态人脸检测

王一伟  
【摘要】:经过儿十年的研究发展,人脸检测技术已经取得了很大的进步,特别是在正面人脸检测方面,现有的人脸检测算法的速度和精度已经达到了实用的程度。但是,在多角度多姿态人脸检测方面的研究仍然存在很多不足,远远落后于实际应用的要求。本文对基于AdaBoost算法的多角度多姿态人脸检测问题进行了研究,并以提高人脸检测精度和速度为目标,探讨了将肤色检测和多角度多姿态AdaBoost算法人脸检测有机结合的方法。 Viola等提出的基于AdaBoost算法的人脸检测算法目前已经被公认为是最有效的人脸检测算法,本文在此算法的基础上引入新的Haar特征,用多角度多姿态人脸样本训练得到分类器,从而提高了检测率。基于肤色的人脸检测算法容易实现并且检测速度极快。本文将这两种典型人脸检测算法相结合,可以快速排除非人脸区域,从而提高检测率和检测速度。本文主要做的工作包括: 1.以AdaBoost算法为基础,在原有的Haar特征库上引入四种新的Haar特征,使得新的特征库对目标的描述能力更加完备,训练出的分类器检测结果更加准确。 2.从中科院的CAS-PEAL-R1人脸数据库和美国的FERET人脸数据库选取多角度多姿态图像,手工截取人脸图像10000余幅,并全部归一化为20*20大小的图像,创建成多角度多姿态人脸样本库,用于训练样本; 3.针对AdaBoost算法对多角度多姿态人脸检测误检率高和检测时间长的缺点,引入了肤色检测,构成两种人脸检测方案,研究了新方案的检测速度和精度; 最后,通过大量对比实验证明,本文设计的基于肤色和AdaBoost的多角度多姿态人脸检测算法具有较高的检测率和检测速度。
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