基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测

• 作者: 李士进 杨静宇 金忠
• 来源期刊: 南京理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 图象处理,建立模型,检测,模式识别 人脸,隐马尔可夫模型,奇异值特征
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 页码范围: 385-389
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2000.05.001

摘要

该文提出了基于离散隐马尔可夫模型(HMM)和奇异值特征的人脸检测方法.这一算法包含2部分工作.首先,提出了基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的正面端正人脸检测方法;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸.扩展算法首先计算当前位置子图像窗口的奇异值特征,将该特征向量经过识别各个旋转角度人脸的HMM模型,得到该子图像窗口的旋转角度,再经过旋正,重新送到识别正面端正人脸的HMM模型,由此确定该子图像窗口是否为人脸.对一个由43幅集体照片组成的正面人脸图像集进行测试,共检测到484人中的425人,检测率为87.8%;而多角度旋转人脸图像检测率为75.1%.实验结果表明,该方法具有良好的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机系	623	11098	50.0	74.0
2	金忠	南京理工大学计算机系	72	1142	17.0	31.0
3	李士进	南京理工大学计算机系	5	183	5.0	5.0