基于肤色与Haar-like扩展集的驾驶员人脸检测算法

• 作者: 葛小凤
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 Haar-like特征 肤色分割 AdaBoost算法 级联分类器
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3782字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201531

摘要

针对疲劳驾驶预警系统中人脸检测准确率低、误检率高的问题,提出一种基于肤色与Haar-like扩展集的驾驶员人脸检测算法.首先根据驾驶员人脸肤色在YCbCr色彩空间的聚类性、脸部特征及驾驶环境,筛选人脸肤色作为候选区;然后在传统基于Haar-like特征的AdaBoost算法中,加入两组新的符合人脸特征分布的Haar-like特征进行驾驶员人脸检测.以MIT人脸库和拍摄的驾驶员人脸图像作为训练与检测样本,与传统AdaBoost算法进行对比实验.结果表明,该算法对正面人脸和侧面人脸(倾斜角度小于45°)检测准确率分别提高1.25%和5.00%,误检率降低2.81%和4.50%,人脸检测准确率得到较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛小凤	西华师范大学电子信息工程学院	6	27	3.0	5.0