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摘要:
针对目前视频人脸替换研究中对人脸位置的时间连续性和人脸检测的实时性要求较高的问题,提出一种基于帧间约束模型的视频人脸定量检测算法.利用前后帧的相关性建立帧间约束模型,定量描述视频人脸的具体位置,避免单帧检测的偏差,同时自适应地改变人脸搜索区域以提高算法的运行速度.考虑到眉毛和眼睛的相似性,通过增加2种Haar_like EB特征,降低基于Haar_like特征人脸检测算法的误检数与漏检数.实验结果表明,该算法对视频中人脸位置的定量检测即时间连续性有所提升,且能够提高视频人脸检测的运行速率,降低误检率.
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文献信息
篇名 基于Haar like EB特征与帧间约束的视频人脸定量检测
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 帧间约束模型 Haar like EB特征 定量检测 人脸位置 自适应搜索区域 视频序列
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 多媒体技术及应用
研究方向 页码范围 250-255,262
页数 7页 分类号 TP391
字数 4650字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0048079
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 魏玮 河北工业大学计算机科学与软件学院 28 120 7.0 9.0
2 赵芳 河北工业大学计算机科学与软件学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
帧间约束模型
Haar like EB特征
定量检测
人脸位置
自适应搜索区域
视频序列
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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317027
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