基于Haar-Like T特征的人脸检测算法

• 作者: 胡念 张四平 王梅
• 来源期刊: 信息与电脑
• 关键词: 人脸检测算法 Haar-Like特征 Haar-Like T特征 Adaboost分类器
• 年，卷（期）: 2020,（17）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: G710
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2020.17.020

摘要

传统的人脸检测算法日渐成熟,但由于人脸五官的复杂性和外物的遮挡,使得人脸识别的准确率大大降低.在此背景下,笔者提出以Haar-Like T特征为基础的人脸检测算法,运用Adaboost分类器进行特征选择.实验结果表明:相比于传统的Haar-Like人脸检测算法,本文所提算法的检测率更高,误检个数更少,显著提升了人脸检测的效率.