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摘要:
AdaBoost人脸检测算法是该领域中比较成功的算法之一.当被检测图片中人脸大小缩放至与分类器尺寸左右时,才能够正确地判定人脸,而其他缩放下的检测造成了冗余.验证了人脸检测速度的影响因素,针对分辨率为640×480的图片,建立了人脸尺寸高斯模型以及单幅人脸权重模型,提出了依据这两个模型的人脸检测的缩放方式.实验显示基于该方法,在稍有降低识别率的情况下,大幅提高了检测速度.
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AdaBoost
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 AdaBoost人脸检测算法的改进
来源期刊 电视技术 学科 工学
关键词 AdaBoost 人脸检测 检测速度
年,卷(期) 2014,(15) 所属期刊栏目 视频应用与工程
研究方向 页码范围 213-216
页数 4页 分类号 TN919.81
字数 3230字 语种 中文
DOI
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 夏哲雷 中国计量学院信息工程学院 51 327 10.0 16.0
2 王孝卫 中国计量学院信息工程学院 3 11 2.0 3.0
3 刘晓芳 中国计量学院信息工程学院 10 35 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
AdaBoost
人脸检测
检测速度
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
电视技术
月刊
1002-8692
11-2123/TN
大16开
北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号(北京743信箱杂志社)
2-354
1977
chi
出版文献量(篇)
12294
总下载数(次)
21
总被引数(次)
42632
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