计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
7期
2201-2204
,共4页
杨定礼%张宇林%周红标%赵环宇%白秋产
楊定禮%張宇林%週紅標%趙環宇%白鞦產
양정례%장우림%주홍표%조배우%백추산
人眼定位%Hough变换%直接最小二乘法%AdaBoost Gabor滤波
人眼定位%Hough變換%直接最小二乘法%AdaBoost Gabor濾波
인안정위%Hough변환%직접최소이승법%AdaBoost Gabor려파
eye location%Hough transform%direct least squares method%AdaBoost Gabor filter
一般人脸检测率要受到光照的影响,而Gabor小波具有良好的生物视觉特性,对光照不敏感;在用AdaBoost算法训练分类器时,如果人脸在图像中位置相对固定,则分类器的分类能力会增强.为了解决光照问题对检测率的影响,提出人眼定位与AdaBoost Gabor滤波算法相结合的人脸检测方法.采用AdaBoost方法、Hough变换与直接最小二乘法拟合椭圆的方法确定眼睛的区域,并定位瞳孔与眼睑,根据五眼三庭知识得到人脸的区域,最后用AdaBoost Gabor滤波算法训练级联强分类器,并用此级联强分类器进行判别是否为人脸.在Yale、CMU Frontal Face等人脸库上进行实验,实验表明该方法不仅虚警率低,而且人脸检测率高.
一般人臉檢測率要受到光照的影響,而Gabor小波具有良好的生物視覺特性,對光照不敏感;在用AdaBoost算法訓練分類器時,如果人臉在圖像中位置相對固定,則分類器的分類能力會增彊.為瞭解決光照問題對檢測率的影響,提齣人眼定位與AdaBoost Gabor濾波算法相結閤的人臉檢測方法.採用AdaBoost方法、Hough變換與直接最小二乘法擬閤橢圓的方法確定眼睛的區域,併定位瞳孔與眼瞼,根據五眼三庭知識得到人臉的區域,最後用AdaBoost Gabor濾波算法訓練級聯彊分類器,併用此級聯彊分類器進行判彆是否為人臉.在Yale、CMU Frontal Face等人臉庫上進行實驗,實驗錶明該方法不僅虛警率低,而且人臉檢測率高.
일반인검검측솔요수도광조적영향,이Gabor소파구유량호적생물시각특성,대광조불민감;재용AdaBoost산법훈련분류기시,여과인검재도상중위치상대고정,칙분류기적분류능력회증강.위료해결광조문제대검측솔적영향,제출인안정위여AdaBoost Gabor려파산법상결합적인검검측방법.채용AdaBoost방법、Hough변환여직접최소이승법의합타원적방법학정안정적구역,병정위동공여안검,근거오안삼정지식득도인검적구역,최후용AdaBoost Gabor려파산법훈련급련강분류기,병용차급련강분류기진행판별시부위인검.재Yale、CMU Frontal Face등인검고상진행실험,실험표명해방법불부허경솔저,이차인검검측솔고.
