基于肤色模型与 Adaboost 算法的多视角人脸检测

• 作者: 桑农 阳崇云 陈子伊 陈张一
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 多视角 肤色模型 可控风险敏感型 Adaboost 姿态预估
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人传感技术、多传感器集成与信息融合
• 页码范围: 271-275
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1065

摘要

提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型 Adaboost（CCS-Adaboost）算法的多视角人脸检测方法．在人脸检测的离线训练部分，该方法使用 Haar-like 特征和 CCS-Adaboost 算法训练样本．CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的误分类风险，从而它能够提高分类准确性．在实时检测部分，首先通过使用YC bC r 颜色空间的椭圆模型快速检测出可能的人脸区域，然后通过基于 CCS-Adaboost 的多视角人脸检测器检测人脸．多视角人脸检测器中级联分类器的前四层构成姿态预估部分，如果样本未通过级联检测器的前四层，那么该样本被确定为一个非人脸样本．实验证明该检测器可以有效和准确地检测多视角人脸．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑农	华中科技大学自动化学院	72	1091	19.0	30.0
5	阳崇云	华中科技大学自动化学院	1	5	1.0	1.0
9	陈张一	华中科技大学自动化学院	1	5	1.0	1.0
13	陈子伊	华中科技大学自动化学院	1	5	1.0	1.0