基于改进的LBP特征和随机森林相结合的人脸关键点检测方法研究

• 作者: 王鹏 葛红
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林分类器 旋转不变LBP特征 关键点检测定位
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 图形学与辅助设计
• 页码范围: 139-141
• 页数: 3页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 2055字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种人脸关键点检测方法,该方法用了少量的正面图像,不用归一化人脸图像,而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理.随机森林是一种分类器融合算法,可以很好地解决多类分类问题,虽然LBP特征简单,但其可以包含大量的纹理信息.利用改进的LBP特征与随机森林相结合,构成一种对人脸关键点检测的方法.通过高斯平滑图像的LBP特征的提取,对每个点生成特征,计算出有用的特征作为正例,并且与反例集合变为训练集.通过随机森林分类器进行分类,误差率较低,仅在10％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	华南师范大学计算机学院	30	147	6.0	11.0
2	葛红	华南师范大学计算机学院	21	312	7.0	17.0