基于AdaBoost的人脸检测算法

着眼于图像识别技术的研究与探索,以MATLAB仿真软件为算法验证平台,采用AdaBoost算法进行人脸检测的研究。主要过程是利用Haar-like模型来表征人脸器官,在仿真软件中通过“积分图”转换来寻求Haar-like特征数值的快速计算。利用AdaBoost算法训练出一些具备人脸特性的弱分类器,通过设置不同权重的方式,把性能最佳的弱分类器群打造成为强分类器。实验结果表明,该算法能够实现人脸的快速有效检测,在智能安防系统中有广泛应用价值。

基于Gentle Adaboost的多姿态人脸检测器结构研究

研究在多姿态人脸检测问题中,不同检测器组织结构及其性能差异。只探讨平面外旋转±90°的姿态空间,将其划分为5类姿态。首先训练单姿态检测器,通过提取扩展Haar-like特征,采用Gentle Adaboost算法,训练得到瀑布型检测器;然后对单姿态检测器进行组合构成多姿态分类器。主要对并行级联结构、并行级联附加姿态估计、金字塔结构和决策树结构4种组合结构进行实验对比,分析其在检测速度、检测率、误检数等性能指标上的差异。

基于多阈值弱学习的Adaboost检测器

近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用。但采用单阈值作弱分类器显得太弱难于适应复杂的统计分布,且训练过程较慢收敛。为克服这些困难,采用分类树作弱学习器,该学习器以贪婪的的方法用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,并由此生成弱分类器,然后采用RAB或GAB方法在给定数据和标签的训练集上将这些弱分类器提升为强分类器。实践结果表明采用多阈值作弱分类器能显著提高分类器性能。

基于BitBP特征的多重级联人脸检测器

结合Haar和MB-LBP特征,提出了一种采用BitBP特征描述图像局部信息的方法,该特征可有效描述图像局部区域的灰度像素分布情况,具有比Haar和MB-LBP特征更强的分类能力。且可有效地克服Haar特征数目巨大、训练时间长的缺点。根据BitBP特性,提出一种多重级联的分类器。该分类器的每层均由单一BitBP特征的次级级联分类器构成。而次级级联分类器中的每层分类器均是一个小型的联分类器。利用多重级联结构,可获得更快的检测速度。

基于Haar⁃like特征的人脸检测算法研究与应用

随着社会信息化和智能化的不断发展,人脸检测技术逐渐成为目标检测领域的热点话题。研究方法包括文献研究法和理论分析法,该研究采用基于Haar⁃like特征的AdaBoost人脸检测算法,结合OpenCV计算机视觉开源库,旨在实现对目标图像中可能存在的人脸区域进行高效检测。Haar⁃like特征利用图像中的黑白相间区域来描述目标形状特征,结合AdaBoost算法能够提高人脸检测的准确性和鲁棒性。OpenCV开源库的使用使得算法实现更加便捷高效。经过实验证明,基于Haar⁃like特征的AdaBoost人脸检测算法不仅能够提高对人脸图像的检测率,还能够显著缩短人脸检测的时间,具有很高的实用价值。因此,基于Haar⁃like特征的AdaBoost人脸检测算法的研究和应用具有重要意义,对推动人脸识别技术的发展具有积极的推动作用。

基于特征剪裁的AdaBoost算法及在人脸检测中的应用

针对AdaBoost算法存在训练消耗大并且误检率较高的问题,提出一种基于AdaBoost的高效检测方法.它主要包含一种基于特征剪裁的AdaBoost算法(FPAdaBoost)和一种新的检测扫描方法———确认和跳过检测机制(CSDS).FPAdaBoost算法在每一轮训练中会根据分类误差剪裁掉一部分特征,提高算法的训练速度;而CSDS检测方法在传统的检测方法基础上引入验证和确认机制,在保证检测率的条件下有效控制误检的发生.在MITCBCL训练集和MIT+CMU检测集上对提出的方法进行验证,结果表明,FPAdaBoost算法相比原始AdaBoost算法在性能上没有明显退化,但却大大改善了训练速度,同时CSDS检测机制的引入极大地降低误检率,提高检测结果的可靠性.

融合Adaboost和光流算法的视频人脸实时检测

提出一种基于AdaBoost和光流的融合算法实现视频人脸的实时检测,利用AdaBoost算法对人脸进行检测,结合光流算法对视频图像帧间的连续性进行估计,获得人脸在图像中的位置。实验证明,本文介绍的人脸检测和追踪的方法利用了AdaBoost和光流算法各自的优点,一定程度上解决了人脸偏转、部分遮挡、表情变化以及光照等因素对人脸检测的影响。

改进的基于AdaBoost算法的人脸检测方法

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法。该方法对样本权重的更新规则进行了适当的调整,即为每一轮循环设定一个权重更新阈值,根据样本是否被错误分类以及当前权重是否大于该阈值来更新样本权重,从而限制了困难样本权重的过分增大。使用该方法训练级联人脸检测器,试验结果表明,该方法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率。

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸。实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果。

基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测

基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。

Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现

针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低速度慢的问题,选用了基于统计的人脸检测算法.详细介绍了Adaboost人脸检测算法的原理及训练流程.利用OpenCV图像处理软件与Adaboost人脸检测算法的结合模块,选取扩展的Haar特征,实现了人脸检测并给出了检测结果.设计的检测器对592个人脸漏检62个,可达倒20帧/s左右.因此该方法具有较高的准确度和实时性.

基于肤色检测的AdaBoost人脸检测算法改进

AdaBoost人脸检测算法用于嵌入式实时高清视频时检测速度缓慢。为此,提出一种改进的人脸检测算法。对图像做肤色检测,将检测到的区域进行形态学处理,并作为感兴趣区域,完成AdaBoost人脸检测,以得到检测结果。实验结果表明,该算法在嵌入式系统上运行稳定,能提高检测速度和检测正确率。

基于双阈值继承型AdaBoost算法的人脸快速检测

提出增强型Haar-Like特征和基于双阈值的弱分类器快速训练方法,然后在此基础上提出了继承型Ad-aBoost算法,后层分类器的训练是建立在前层分类器基础之上。该方法具有很快的训练速度,弥补了AdaBoost算法训练速度慢,使得弱分类器数目大大减少,还使得总体检测器的性能得以加强。在实验过程中,首先使用MIT-CBCL库在同样的训练样本和测试样本条件下对几种方法进行了实验,结果表明该方法在训练速度、测试精度及检测时间等方面都优于相应的方法,最后在MIT+CMU人脸测试库进一步验证算法的有效性。

AdaBoost人脸检测算法在DSP上的移植与优化

将Viola等人提出的AdaBoost人脸检测算法由PC机移植到TMS320DM642嵌入式平台,采用EMCV(Embedded Computer Vision Library)移植方案,将PC平台的OpenCV(Open Source Computer Vision Library)视觉库中有关AdaBoost算法的模块修改使之适应嵌入式DSP平台。该移植工作主要解决了OpenCV在嵌入式平台的不兼容问题以及不同体系架构的编译器环境和库文件导致的编译和链接错误。优化工作在TI的编译器CCS中进行,在编译器平台下进行C语言的项目及程序优化,并进行了大量实验数据的对比,给出了优化的方案,对实现系统的实时性有指导性作用。

改进的AdaBoost人脸检测方法

针对传统AdaBoost算法检测速度快准确率低的问题,本文提出了一种改进的AdaBoost算法以提高人脸的正确检测率,该算法首先利用快速积分图提取人脸的Haar特征,然后使用阈值设定的方法对传统的AdaBoost算法进行改进,并将每次检测的最优弱分类器级联形成最终的强分类器,通过强弱分类器对Haar特征判别,从而检测图像中的人脸部分。采用本方法对多种实验图像集进行人脸检测实验,FERET彩色图像库的正确检测率为96.07%,视频图像的正确检测率为96%。实验结果表明,本文所设计的人脸检测算法能够对静态图像以及视频图像中的人脸进行有效检测,为人脸的正确识别打下了基础,该算法也为计算机视觉领域的研究提供一种有效方法。

基于AdaBoost算法和人眼定位的动态人脸检测

在快速人脸检测算法中,基于AdaBoost算法的人脸检测算法得到越来越多的认可。然而,该算法在复杂环境下常有误检的情况。为了既快速又能提高检测的准确率,提出了以人眼定位的算法作为辅助的人脸检测算法。首先应用AdaBoost算法检测人脸的位置,然后再利用改进的模板匹配算法对人眼进行快速识别与定位。在人眼检测方面,利用金字塔算法加快了检测速度。实验表明,该方法可减少AdaBoost算法的误检率。

基于多肤色空间及AdaBoost算法的人脸检测方法

针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色空间对图像进行肤色分割,定位出候选的人脸区域;最后对AdaBoost算法的检测过程进行研究验证,检测出人脸并指示。数据显示,该方法在时间、检测率、漏检率等方面都有明显的改进。因此,该方法能较好地处理复杂背景下彩色图像人脸检测的错检、漏检问题,从而提高了检测效率。

多阈值划分的连续AdaBoost人脸检测

连续AdaBoost算法要求对样本空间进行划分,传统的等距划分无法体现正负样本各自的分布规律。对基于连续AdaBoost算法的人脸检测方法进行了改进,结合离散AdaBoost中弱分类器的阈值选取策略,通过多重最优阈值选择方法实现了样本空间的合理划分。在MIT-CBCL数据库上的实验结果表明,改进后的方法比等距划分和连续AdaBoost算法检测率提高0.5%和2%,错误率降低0.15%和0.27%,算法收敛速度更快。

一种基于Adaboost算法的人脸检测

针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位。同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正。实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性。