电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2013年
1期
154-156
,共3页
连续均值量化变换%特征提取%SNoW分类器
連續均值量化變換%特徵提取%SNoW分類器
련속균치양화변환%특정제취%SNoW분류기
针对人脸检测中对旋转、光照、遮挡等检测的准确性与稳健性问题,提出将连续均值变换用于人脸检测的方法.首先利用连续均值变换提取候选区域人脸的特征,用提取的特征训练SNoW分类器,通过分类器对人脸与非人脸样本进行分类,达到准确确定人脸位置的目的.实验结果证明,与人工神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯相比,该方法在复杂背景和光照和遮挡以及多人脸等情况下仍然具有很好的准确性和稳健性.
針對人臉檢測中對鏇轉、光照、遮擋等檢測的準確性與穩健性問題,提齣將連續均值變換用于人臉檢測的方法.首先利用連續均值變換提取候選區域人臉的特徵,用提取的特徵訓練SNoW分類器,通過分類器對人臉與非人臉樣本進行分類,達到準確確定人臉位置的目的.實驗結果證明,與人工神經網絡、支持嚮量機和樸素貝葉斯相比,該方法在複雜揹景和光照和遮擋以及多人臉等情況下仍然具有很好的準確性和穩健性.
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