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采用Gentle AdaBoost和嵌套级联结构的实时人脸检测
被引量:
11
1
作者
蔡灿辉
朱建清
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013年第8期956-963,共8页
本文提出一个基于Gentle AdaBoost和嵌套级联结构(Nesting Cascade Structure)的快速人脸检测器。采用嵌套级联结构并在训练过程中剔除前级节点分类器已使用过的特征,解决了经典的AdaBoost级联分类器因各节点分类器独立训练导致不同节...
本文提出一个基于Gentle AdaBoost和嵌套级联结构(Nesting Cascade Structure)的快速人脸检测器。采用嵌套级联结构并在训练过程中剔除前级节点分类器已使用过的特征,解决了经典的AdaBoost级联分类器因各节点分类器独立训练导致不同节点之间特征相同的弱分类器大量存在而影响检测速度的问题,提高了人脸检测速度。采用Gentle AdaBoost算法训练节点分类器以提高各节点分类器的泛化能力,进一步减少嵌套级联结构中弱分类器的个数。实验结果表明本文所提出的人脸检测算法大幅度减少了级联分类器所需的弱分类器个数,使检测的速度得到明显的提高,在CIF(352×288)格式的视频上达到每帧8毫秒的检测速度,优于现有的人脸检测算法,而且检测的准确性也比现有的人脸检测算法略有提高。
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关键词
实时人脸检测
嵌套级联结构
GENTLE
ADABOOST
类HAAR特征
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职称材料
题名
采用Gentle AdaBoost和嵌套级联结构的实时人脸检测
被引量:
11
1
作者
蔡灿辉
朱建清
机构
华侨大学信息科学与工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013年第8期956-963,共8页
基金
国家自然科学基金计划项目(61250009)
福建省自然科学基金计划项目(2011J01354)
文摘
本文提出一个基于Gentle AdaBoost和嵌套级联结构(Nesting Cascade Structure)的快速人脸检测器。采用嵌套级联结构并在训练过程中剔除前级节点分类器已使用过的特征,解决了经典的AdaBoost级联分类器因各节点分类器独立训练导致不同节点之间特征相同的弱分类器大量存在而影响检测速度的问题,提高了人脸检测速度。采用Gentle AdaBoost算法训练节点分类器以提高各节点分类器的泛化能力,进一步减少嵌套级联结构中弱分类器的个数。实验结果表明本文所提出的人脸检测算法大幅度减少了级联分类器所需的弱分类器个数,使检测的速度得到明显的提高,在CIF(352×288)格式的视频上达到每帧8毫秒的检测速度,优于现有的人脸检测算法,而且检测的准确性也比现有的人脸检测算法略有提高。
关键词
实时人脸检测
嵌套级联结构
GENTLE
ADABOOST
类HAAR特征
Keywords
Real-time face detection
Nesting cascade structure
Gentle AdaBoost
Haar-like feature
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用Gentle AdaBoost和嵌套级联结构的实时人脸检测
蔡灿辉
朱建清
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013
11
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