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基于Adaboost和PCA的嵌入式人脸识别方法  
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【英文篇名】 Research and implementation of embedded face recognition based on Adaboost and PCA
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【作者】 王鸿雁; 孟祥印; 赵阳; 陶涛;
【英文作者】 WANG Hong-yan; MENG Xiang-yin; ZHAO Yang; TAO Tao; School of Mechanical Engineering; Southwest Jiaotong University;
【作者单位】 西南交通大学机械工程学院;
【文献出处】 传感器与微系统 , Transducer and Microsystem Technologies, 编辑部邮箱 2017年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 Adaboost; 主成分分析; 人脸检测;
【英文关键词】 Adaboost; principal component analysis(PCA); face detection;
【摘要】 针对传统的Adaboost算法和主成分分析(PCA)算法用于人脸识别时在环境与姿态等非约束性条件下识别率大大降低以及要求训练样本符合高斯分布的缺陷,提出了一种融合Adaboost和PCA的与或关联决策方法。一方面,在需要安防模式时开启或决策,拒绝近似全部负样本的请求,最大限度保证识别的正确率;另一方面,在需要访客模式时开启与决策,以减少正样本的丢失。在Samsung 2440嵌入式Linux平台上采用该方法进行人脸检测时,基于2种决策方法,分别满足各自阈值。实验结果表明:该方法在嵌入式平台运行稳定,适合推广于智能家居控制与楼宇自动化控制。
【英文摘要】 Aiming at defects of traditional Adaboost algorithm and principal component analysis( PCA) algorithm for face recognition in environment and pose and other nonbinding condition recognition rate is greatly reduced and the requirements of training samples in accordance with the Gauss distribution,a fusion of Adaboost and PCA and or related decision-making method is proposed. On the one hand,when the security mode is needed,the request of the whole negative sample is rejected,and the correct rate of recognitio...
【基金】 四川省科技支撑计划资助项目(2016GZ0194)
【更新日期】 2017-06-27
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言人脸识别一直是人工智能领域研究的热点,在计算机应用、数学、自动化、图像识别与处理等方向都有广泛研究,同时在航空航天、刑事侦查、机场检查、小区物业、消费电子等领域也有重要的价值。人脸识别算法经过多年的研究与实践,在简单环境上已经能够取得较好的效果。但由于?

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