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基于特征融合与决策树级联结构的多姿态人脸检测
被引量:
5
1
作者
郭耸
顾国昌
+2 位作者
蔡则苏
刘海波
沈晶
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2012年第2期203-208,共6页
为了提高复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能,提出了一种基于特征融合与决策树级联结构相结合的多姿态人脸检测方法.该方法给出了基于形态学梯度的边缘方位场特征,并提出了基于Haar-like特征与边缘方位场特征相融合的AdaboostSVM算法...
为了提高复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能,提出了一种基于特征融合与决策树级联结构相结合的多姿态人脸检测方法.该方法给出了基于形态学梯度的边缘方位场特征,并提出了基于Haar-like特征与边缘方位场特征相融合的AdaboostSVM算法.通过对决策树级联结构进行改进,将特征融合的AdaboostSVM算法与改进的决策树级联结构相结合进行多姿态人脸检测.实验结果表明,该方法能明显改善复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能.
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关键词
计算机视觉
人脸检测
多姿态人脸
特征
融合
边缘方位场特征
AdaboostSVM算法
决策树级联结构
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职称材料
题名
基于特征融合与决策树级联结构的多姿态人脸检测
被引量:
5
1
作者
郭耸
顾国昌
蔡则苏
刘海波
沈晶
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2012年第2期203-208,共6页
基金
国家"863"计划资助项目(2006AA04Z259)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(HEUCF100606
+2 种基金
HEUCF100604
HEUCFZ1010)
国家教育部博士点专项基金资助项目(20092304120013)
文摘
为了提高复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能,提出了一种基于特征融合与决策树级联结构相结合的多姿态人脸检测方法.该方法给出了基于形态学梯度的边缘方位场特征,并提出了基于Haar-like特征与边缘方位场特征相融合的AdaboostSVM算法.通过对决策树级联结构进行改进,将特征融合的AdaboostSVM算法与改进的决策树级联结构相结合进行多姿态人脸检测.实验结果表明,该方法能明显改善复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能.
关键词
计算机视觉
人脸检测
多姿态人脸
特征
融合
边缘方位场特征
AdaboostSVM算法
决策树级联结构
Keywords
computer vision
face detection
feature
AdaboostSVM algorithm
multi-pose face
feature fusion
edge-orientation field decision tree cascade structure
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
基于特征融合与决策树级联结构的多姿态人脸检测
郭耸
顾国昌
蔡则苏
刘海波
沈晶
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2012
5
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