人体特征检测算法的设计与实现

• 作者: 李威 李炀 翟社平
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 现场可编程逻辑门阵列 支持向量机 Adaboost 分类器
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 44-46,52
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 1851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.03.011

摘要

人体特征检测是特征识别技术的基础，特征检测技术运用到诸多领域，从刑侦领域的人脸检测到手机应用领域的指纹解锁都有涉及。为了实现人体特征检测算法的分析与研究，在现场可编程逻辑门阵列平台中，提出一种基于SAda-boost的人体特征检测算法。该算法结合了支持向量机和Adaboost分类器算法的优点，实现人体特征图像的降维处理，并对图像进行分类处理，实现人体特征元素的检测。整个设计基于ZedBoard硬件平台，该平台具有较强的可重构性和并行处理的能力，完成了人体特征图像检测算法的设计与实现，实现了对人体特征图像中的人脸、人眼、人体框架3种人体元素的检测。通过对比分析实验结果，验证了该算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李威	西安邮电大学计算机学院	7	18	3.0	3.0
2	翟社平	西安邮电大学计算机学院	35	109	7.0	8.0
3	李炀	西安邮电大学计算机学院	3	30	2.0	3.0