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基于粒特征和连续Adaboost的人脸检测
被引量:
3
1
作者
陈春燕
章品正
罗立民
《智能系统学报》
2009年第5期446-452,共7页
提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法.它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting...
提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法.它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting动态级联型的人脸检测器.在CMU-MIT正面人脸测试集上,误报20个时,检测率为90%以上.在一台Pentium Dual-1.2 GHz的PC上,处理一幅大小为320×240像素大小的图片平均需100 ms.实验结果表明该方法取得了比较好的精度和速度.
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关键词
粒特征
贝叶斯决策
连续ADABOOST
Boosting级联
人脸检测
下载PDF
职称材料
题名
基于粒特征和连续Adaboost的人脸检测
被引量:
3
1
作者
陈春燕
章品正
罗立民
机构
东南大学影像科学与技术实验室
出处
《智能系统学报》
2009年第5期446-452,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60702029)
文摘
提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法.它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting动态级联型的人脸检测器.在CMU-MIT正面人脸测试集上,误报20个时,检测率为90%以上.在一台Pentium Dual-1.2 GHz的PC上,处理一幅大小为320×240像素大小的图片平均需100 ms.实验结果表明该方法取得了比较好的精度和速度.
关键词
粒特征
贝叶斯决策
连续ADABOOST
Boosting级联
人脸检测
Keywords
granular features
bayesian stump
real Adaboost
boosting cascade
face detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒特征和连续Adaboost的人脸检测
陈春燕
章品正
罗立民
《智能系统学报》
2009
3
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