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摘要:
本文对Viola等人提出的基于类Haar特征及AdaBoost的人脸检测算法进行了改进,将原来的单一阈值弱分类器改为输出几乎可模拟任意概率分布的特征查找表(FST)弱分类器,构建出人脸检测模块;同时,训练左、右人眼分类器对输入图像进行眼睛定位,并且利用ROC曲线对改进算法收敛速度,人脸检测器和人眼检测器的性能与Viola-Jones算法进行了比较分析.结果表明,改进后的算法具有较高的检测率和较低的误警率.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 复杂背景中人脸检测与眼睛定位
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 类Haar特征 连续的AdaBoost算法 特征查找表(FST)
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 57-60
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 3136字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.07.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈锻生 华侨大学信息科学与工程学院 75 955 16.0 28.0
2 陈远 华侨大学信息科学与工程学院 2 9 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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1999(1)
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2009(0)
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2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
类Haar特征
连续的AdaBoost算法
特征查找表(FST)
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
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