基于EM-PCA和级联分类器的人脸检测

• 作者: 孙见青 汪荣贵 胡韦伟
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 级联分类器 EM-PCA fisher 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 216-223
• 页数: 8页
• 分类号: TN3
• 字数: 4743字
• 语种: 中文

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(EM-PCA)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EM-PCA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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪荣贵	合肥工业大学计算机与信息学院	104	1458	21.0	34.0
2	孙见青	合肥工业大学计算机与信息学院	7	52	5.0	7.0
3	胡韦伟	合肥工业大学计算机与信息学院	4	155	4.0	4.0