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摘要:
为解决在远距离拍摄得到的待识别图像中进行人脸检测难度大、误检率高的问题,提出一种基于 Adaboost 算法和误报缩减的人脸检测算法。误报缩减是一种结合肤色检测和可变边缘蒙版筛选的模型,肤色检测包含被检测窗口的 RGB平均分量,在生成二进制群集图像,边缘蒙版由覆盖二进制集群的椭圆的大小决定,用于在待检测窗口中评价检测对象的轮廓形状,实现误报过滤。实验结果表明,较经典 Adaboost 算法和 Adaboost 肤色检测,误报缩减模型在远距离获取的图像中进行人脸检测时具有良好的误报过滤性能。
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文献信息
篇名 基于 Adaboost 算法的远距离人脸检测
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 人脸检测 Adaboost 算法 误报缩减 边缘蒙版 远距离
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 多媒体技术
研究方向 页码范围 983-986,1021
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3248字 语种 中文
DOI 10.16208/j.issn1000-7024.2015.04.028
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 王芳 太原理工大学信息学院 73 473 11.0 19.0
2 郝晓丽 太原理工大学计算机科学与技术学院 20 78 6.0 8.0
3 徐信 太原理工大学计算机科学与技术学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸检测
Adaboost 算法
误报缩减
边缘蒙版
远距离
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
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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