基于模糊集理论的人脸检测

• 作者: 宋婉娟 张剑 谈国新
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊集 人脸检测 AdaBoost 分发型人脸检测器
• 年，卷（期）: 2007,（17）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 241-244
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3668字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.17.074

摘要

分析了模糊集理论运用于人脸检测的可行性,采用Haar矩形特征和隶属度函数对样本集进行训练,运用特征集的熵和AdaBoost算法选取适当的弱分类器,并构建了分发型人脸检测器.检测时,对于不像人脸的子窗口通过靠前的结构简单的强分类器快速将其淘汰掉;对于像人脸的子窗口,根据其与人脸的相似程度,由分发器动态地选择后面的强分类器进行判定.在MIT+CMU的正面人脸图片集中进行了测试,实验结果表明,此检测器在检测性能降低不大的情况下,可以有效地提高检测效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谈国新	华中师范大学教育信息技术工程研究中心	37	631	9.0	25.0
2	张剑	华中师范大学计算机科学系	6	15	2.0	3.0
6	宋婉娟	华中师范大学计算机科学系	3	4	1.0	1.0