基于沃尔什特征和增强型Cascade算法的人脸检测

• 作者: 严云洋 杨静宇 郭志波
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 沃尔什特征 AdaBoost 增强型Cascade 人脸检测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 60-64,72
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4859字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2008.01.014

摘要

在训练基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测器时,由于使用了大量的Haar-Like特征,所以训练过程消耗了大量的时间和存储空间,为此该文提出用较少的沃尔什特征来代替大量的Haar-Like特征,可以较大幅度地降低特征之间的冗余,节约训练时间和存储空间.针对Nesting Cascade完全继承前层分类器的不足之处,提出一种具有自主和继承双重特性的增强型Cascade算法.MIT-CBCL库上的实验表明:沃尔什特征可以加快训练速度,而增强型Cascade算法有助于提高测试精度.最后,使用训练好的人脸检测器对MIT+CMU前视人脸测试集进行了测试.结果证明该文方法比相应的对比方法更加有效.

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科学与技术学院	623	11098	50.0	74.0
2	郭志波	扬州大学信息工程学院	32	152	7.0	10.0
6	严云洋	南京理工大学计算机科学与技术学院	16	187	6.0	13.0