基于新 Haar-like 特征的 Adaboost 人脸检测算法

• 作者: 江伟坚 赖智铭 郭躬德
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Haar-like 特征 Adaboost 算法 人脸检测 积分图 级联分类器 OpenCV
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2013.003

摘要

为解决基于 Haar-like 特征的 Adaboost 人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题，提出两组 Haar-like特征扩展集；利用积分图给出特征组的计算方法；采用 Adaboost 算法在正脸和侧脸样本库分别训练出正脸和侧脸级联分类器，并将其组成双通道分类器。在开源视觉库 OpenCV 上的实验结果表明，本方法具有较少的弱分类器数，检测效率高、计算速度快，对于多角度人脸检测具有较好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭躬德	福建师范大学数学与计算机科学学院	74	600	12.0	22.0
5	赖智铭	福建师范大学数学与计算机科学学院	4	123	4.0	4.0
9	江伟坚	福建师范大学数学与计算机科学学院	3	110	3.0	3.0