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基于肤色模型与Adaboost算法的多视角人脸检测

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提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的误分类风险,从而它能够提高分类准确性.在实时检测部分,首先通过使用YCbCr颜色空间的椭圆模型快速检测出可能的人脸区域,然后通过基于CCS-Adaboost的多视角人脸检测器检测人脸.多视角人脸检测器中级联分类器的前四层构成姿态预估部分,如果样本未通过级联检测器的前四层,那么该样本被确定为一个非人脸样本.实验证明该检测器可以有效和准确地检测多视角人脸.

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来源
《第十一届中国智能机器人会议》|2015年|271-275|共5页
会议地点大连
作者
Yang Chongyun; 阳崇云; Sang Nong; 桑农; Chen Zhangyi; 陈张一; Chen Ziyi; 陈子伊;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸检测; 肤色模型; Adaboost算法; 姿态预估;

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