结合运动特征的AdaBoost层次增强算法

• 作者: 李佳田 罗富丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 AdaBoost算法 运动特征 光流 主成分分析
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 154-159
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1509-0268

摘要

随着高分辨率传感器成为视频获取的主流,AdaBoost算法所面临的主要问题是置入级联分类器待检测窗口数过多.提出一种AdaBoost人脸检测层次增强算法,以加快人脸检测速度.从整体目标运动与局部人脸运动两个层次出发,以矩形块为计算单位,根据相关性原则,提取运动目标区域;以运动特征为基础,结合主成分分析获得运动特征子空间;通过子空间投影得到候选人脸窗口集合.对比实验表明,在640×480以及1280×720视频帧中,该算法具有较高的子窗口置入率和稳定的检测精度,平均检测速度分别为28 f/s和6 f/s,适用于实时人脸检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李佳田	昆明理工大学国土资源工程学院	31	54	4.0	5.0
2	罗富丽	昆明理工大学国土资源工程学院	7	18	4.0	4.0