10.3969/j.issn.2095-2163.2019.05.023
一种改进型Adaboost算法的人脸检测
原有的Adaboost算法在复杂背景及光源下,很容易出现人脸的误检问题,从而使人脸误检率较高.人脸相似区域的样本难以分类,导致出现权重过拟合现象使检测率降低.针对这些问题,本文提出了一种YCbCr肤色区域分割+改进型Adaboost算法的人脸检测算法.采用肤色区域分割排除复杂背景及光源的影响,将权重更新与正负样本误检率相结合,抑制人脸相似区域的权重过拟合现象,同时引入符合人脸的Haar-Like特征进一步提高检测率.通过实验证明,本文提出的算法在人脸检测中提高了检测率,降低了误检率和检测所需时间.
Haar-Like特征、Adaboost、肤色分割、人脸检测
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
贵州省数字健康管理工程技术研究中心项目黔科合G字[2014]4002号
2020-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
98-101,110
