原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
针对单一分类器人脸检测非常耗时的问题,提出了一种由粗到精的融合分类器结构模式加速人脸检测.该系统分为3个阶段:前两个阶段,使用Adaboost级联分类器快速排除大量简单的非人脸图像;最后一个阶段,使用非线性的支持向量机分类器,将已通过前两个阶段检测的复杂图像准确归类为人脸或非人脸.实验结果表明系统性能良好.
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文献信息
篇名 基于Adaboost与支持向量机的人脸特征提取
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 人脸检测 模式识别 Adaboost算法 支持向量机
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 69-72
页数 4页 分类号 TP39
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.05.021
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研究主题发展历程
节点文献
人脸检测
模式识别
Adaboost算法
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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59060
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