基于改进型深度LLE和随机森林的人脸检测算法

• 作者: 宋全有 李万高
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 局部线性嵌入 深度 降维 随机森林
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 固态电子器件及材料
• 页码范围: 626-630
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2014.04.010

摘要

针对人脸检测问题的特点,提出一种基于改进型深度LLE( Locally Linear Embedding)算法和随机森林相结合的人脸检测算法。首先,通过采集图像的深度信息,结合图像的颜色信息,构建三维图像信息数据库,再通过改进的LLE算法得到最优降维结果,按一定比例选取训练集,输入随机森林算法建立数据分类器；最后,将测试集输入到训练完成的分类器中,实现人脸图像的检测。选取Yale,JAFFE 2类数据集与传统算法进行对比实验,验证算法的优越性和可行性。实验结果表明：所提出的算法可以有效地完成人脸检测,检测率高于传统算法7%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	宋全有	河南交通职业技术学院交通信息工程系	13	11	2.0	2.0
2	李万高	河南工程学院计算机学院	18	71	5.0	8.0