计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2010年
8期
175-176,200
,共3页
眉毛检测与定位%Haar-Like特征%AdaBoost级联分类器
眉毛檢測與定位%Haar-Like特徵%AdaBoost級聯分類器
미모검측여정위%Haar-Like특정%AdaBoost급련분류기
文章利用Haar-Like小波及其扩展特征,把AdaBoost算法应用于眉毛的自动检测与定位.实验数据包括114人的228幅眉毛图像,每人闭眼和睁眼各一幅,分别用于训练和测试,大小均为768×586.通过把这些图像缩小1/10后进行AdaBoost训练,解决了其速度较慢和对内存需求较高的问题.实验结果表明,AdaBoost级联分类器的训练耗时约2.7s,测试耗时每幅图像约24ms,对眉毛检测和定位测试的精度达到了97.4%.
文章利用Haar-Like小波及其擴展特徵,把AdaBoost算法應用于眉毛的自動檢測與定位.實驗數據包括114人的228幅眉毛圖像,每人閉眼和睜眼各一幅,分彆用于訓練和測試,大小均為768×586.通過把這些圖像縮小1/10後進行AdaBoost訓練,解決瞭其速度較慢和對內存需求較高的問題.實驗結果錶明,AdaBoost級聯分類器的訓練耗時約2.7s,測試耗時每幅圖像約24ms,對眉毛檢測和定位測試的精度達到瞭97.4%.
문장이용Haar-Like소파급기확전특정,파AdaBoost산법응용우미모적자동검측여정위.실험수거포괄114인적228폭미모도상,매인폐안화정안각일폭,분별용우훈련화측시,대소균위768×586.통과파저사도상축소1/10후진행AdaBoost훈련,해결료기속도교만화대내존수구교고적문제.실험결과표명,AdaBoost급련분류기적훈련모시약2.7s,측시모시매폭도상약24ms,대미모검측화정위측시적정도체도료97.4%.
