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基于“大T”型区域的AdaBoost人脸检测算法
引用本文:李晶惠,叶学义,夏胡云,叶枫.基于“大T”型区域的AdaBoost人脸检测算法[J].教育技术导刊,2017,16(10):22-26.
作者姓名:李晶惠  叶学义  夏胡云  叶枫
作者单位:杭州电子科技大学 通信工程学院模式识别与信息安全实验室,浙江 杭州 310018
摘    要:针对AdaBoost人脸检测算法分类器训练时Haar特征数目过多,导致训练过程过于耗时的问题,提出了一种基于“大T”型区域的AdaBoost人脸检测算法。通过提取500张人脸样本中的主要特征区域,投影到20×20的模板中,对重叠区域取其并集求得“大T”型特征筛选区域,以此模板优化Haar特征,使用于分类器训练的Haar特征集中于人脸面部的关键区域。实验结果表明,在LFW、PKU数据库中进行人脸检测,在不降低原始AdaBoost算法检测率的同时,对PKU数据库中的多人脸检测算法的漏检率有所改善,同时优化了算法训练时间。

关 键 词:人脸检测  AdaBoost算法  Haar特征  “大T”型特征筛选模板  
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