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基于KSVM决策树法的人脸检测与定位 被引量:1
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作者 盛杰成 阮秋琦 《北京电子科技学院学报》 2006年第2期1-9,共9页
传统的SVM直接在线性条件下训练SVM分类器完成人脸与非人脸的分类,分类器训练困难,计算量大且速度慢。为构造一个复杂背景下人脸检测与定位的新方法,本文用核函数把SVM推广到非线性SVM,再与二叉树相结合,可以解决多类识别问题,此即KSVM... 传统的SVM直接在线性条件下训练SVM分类器完成人脸与非人脸的分类,分类器训练困难,计算量大且速度慢。为构造一个复杂背景下人脸检测与定位的新方法,本文用核函数把SVM推广到非线性SVM,再与二叉树相结合,可以解决多类识别问题,此即KSVM决策树人脸检测方法。在此基础上,人脸面部特征被进一步确认。本文提出了改进的四边界Prewitt边缘算子提取人眼,进而定位五官。实验结果表明该方法检测率较高,虚警率较低,定位准确。 展开更多
关键词 支持向量机 人脸检测 人脸面部特征 非线性 ksvm决策树 四边界Prewitt边缘算子
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