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摘要:
针对纯粹引入Haar-like特征的人脸检测算法误检率高且受光照条件影响较大的问题,在保证实时性基本不受影响的前提下,以提高检测精度及增强对光照的鲁棒性为目的,提出了基于Adaboost算法结合MB-LBP算子和联合积分直方图(JIH)及Haar模板进行人脸特征提取的新方法.测试结果验证了新方法训练的分类器比单纯使用Haar特征或MB-LBP效果好,证明了提出的方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于MB-LBP特征和JIH的Adaboost人脸检测算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 人脸检测 Haar-like特征 Adaboost算法 MB-LBP 联合积分直方图
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 944-947
页数 4页 分类号 TP391
字数 2683字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.05.037
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 谢勤岚 中南民族大学生物医学工程学院 66 655 13.0 23.0
2 付心浩 中南民族大学生物医学工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人脸检测
Haar-like特征
Adaboost算法
MB-LBP
联合积分直方图
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
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