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基于AdaBoost算法的人脸检测技术研究  
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【英文题名】 Research on Face Detection Technology Based on AdaBoost Algorithm
【作者】 李苏;
【导师】 刘侠;
【学位授予单位】 哈尔滨理工大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 哈尔滨理工大学
【网络出版投稿时间】 2011-03-23
【关键词】 人脸检测; 分类器; Adaboost算法; 人脸特征;
【英文关键词】 face detection; classifier; AdaBoost; Facial features;
【中文摘要】 人脸检测是人脸处理系统的首要环节也是目标检测课题中的一个非常典型的应用实例,随着信息技术的不断发展与普及人脸检测的应用背景已经变得越来越广泛。人脸检测的研究对于人脸识别、基于内容的图像检索、视觉监测、人脸表情分析、三维人脸建模等领域有着重要的意义。本文主要以可见光下的人脸图片及视频为研究对象,充分考虑各种检测环境和检测技术的实用性、实时性,深入分析AdaBoost人脸检测算法的特点,建立一个实用性强、实时性好的人脸自动检测系统,并通过实验对其进行测试分析。 本文的人脸检测主要运用AdaBoost学习训练算法,通过正负例样本集对人脸检测分类器进行学习训练,使之能够完成检测任务。对于一个需要通过大量数据训练得到后期检测参数的系统来说,训练过程所需要的时间是绝对不可忽视的环节,训练算法的效率直接关系到实际操作中调试程序所需花的时间。为此,本文针对AdaBoost学习算法训练过程慢这一特点进行了优化改进,提出一种直接求分类器错误率的方法,有效地避免了迭代和概率分布统计等耗时的运算,使训练速度和效率大大提高。 为了提高整个人脸检测系统的检测效率,本文针对传统人脸检测扫描的过程计算复...
【英文摘要】 Human face detection is a vital part of face recognition technology, and it is also a typical application in object detection technology. As the development of information technology the human face detection becomes more and more important with it extensive utility. It is significant to human face recognition, image searching, vision surveillance, facial expression analysis etc. In this paper, we focus mainly on the visible video image to carry out our face detection method. Considering the utility,...
【更新日期】 2011-04-21

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