基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法

• 作者: 杜峰 毛峡
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 人脸检测 特征提取 梯度方向直方图 局部二值模式
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 52-57,64
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.180310

摘要

提出了一种基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法.首先,将训练所用人脸样本按照视角进行分组;其次,分别对每组样本进行特征提取,针对单一特征的局限性,提出了梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)的融合特征,为了快速构建特征金字塔,提出了一种分级式特征提取的方法;再次,使用基于隐含变量的支持向量机(LSVM)训练模型参数,获得多个模型;最后,将这些模型组合起来构成混合模型.在FDDB和AFW人脸数据库上进行了实验,结果表明:本算法可实现复杂背景下的多视角人脸检测,且比现有算法效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛峡	北京航空航天大学电子信息工程学院	67	553	10.0	21.0
2	杜峰	北京航空航天大学电子信息工程学院	1	3	1.0	1.0