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基于ＥＭＰＣＡ和级联分类器的人脸检测

作者姓名：	孙见青汪荣贵胡韦伟

作者单位：	合肥工业大学计算机与信息学院，合肥２３０００９

摘要：	为了提高人脸检测的速度及鲁棒性，提出了一种基于级联分类器和期望最大、主成分分析（ＥＭＰＣＡ）的人脸检测方法．该方法在训练阶段利用不同分辨率的训练样本来训练２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器，再利用ＥＭＰＣＡ提取特征来训练非线性支持向量机（ＳＶＭ）；在检测阶段，首先通过２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器快速过滤掉大量的背景区域，再利用非线性支持向量机对余下的候选区域进行进一步验证，以确认是否为人脸．实验结果证明了该方法的有效性和正确性．
关键词：	face=Verdana> face=Verdana> face=Verdana> face=Verdana> face=Verdana> face=Verdana>人脸检测级联分类器ＥＭＰＣＡｆｉｓｈｅｒ支持向量机

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