计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2002年
1期
22-29
,共8页
梁路宏%艾海舟%肖习攀%叶航军%徐光%张钹
樑路宏%艾海舟%肖習攀%葉航軍%徐光%張鈸
량로굉%애해주%초습반%협항군%서광%장발
人脸检测%匹配%支持矢量机%模式分类
人臉檢測%匹配%支持矢量機%模式分類
인검검측%필배%지지시량궤%모식분류
人脸检测是人脸识别与基于内容的图像及视频检索的一项重要任务.由于非人脸样本相对于人脸样本的多样性和复杂性,使得人脸模式分类器的训练十分困难.该文提出了一种将模板匹配与支持矢量机(SVM)相结合的人脸检测算法.算法首先使用双眼-人脸模板对进行粗筛选,然后使用SVM分类器进行分类.在模板匹配限定的子空间内采用"自举"方法收集"非人脸"样本训练SVM,有效地降低了训练的难度.实验结果的对比数据表明,该算法是十分有效的.
人臉檢測是人臉識彆與基于內容的圖像及視頻檢索的一項重要任務.由于非人臉樣本相對于人臉樣本的多樣性和複雜性,使得人臉模式分類器的訓練十分睏難.該文提齣瞭一種將模闆匹配與支持矢量機(SVM)相結閤的人臉檢測算法.算法首先使用雙眼-人臉模闆對進行粗篩選,然後使用SVM分類器進行分類.在模闆匹配限定的子空間內採用"自舉"方法收集"非人臉"樣本訓練SVM,有效地降低瞭訓練的難度.實驗結果的對比數據錶明,該算法是十分有效的.
인검검측시인검식별여기우내용적도상급시빈검색적일항중요임무.유우비인검양본상대우인검양본적다양성화복잡성,사득인검모식분류기적훈련십분곤난.해문제출료일충장모판필배여지지시량궤(SVM)상결합적인검검측산법.산법수선사용쌍안-인검모판대진행조사선,연후사용SVM분류기진행분류.재모판필배한정적자공간내채용"자거"방법수집"비인검"양본훈련SVM,유효지강저료훈련적난도.실험결과적대비수거표명,해산법시십분유효적.
