吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2014年
5期
539-544
,共6页
复杂背景%人脸检测%自适应增强算法%开源计算机视觉库
複雜揹景%人臉檢測%自適應增彊算法%開源計算機視覺庫
복잡배경%인검검측%자괄응증강산법%개원계산궤시각고
complex background%face detection%Adaboost algorithm%OpenCV
针对因图像背景复杂、光照变化及面部旋转等因素的影响,使复杂背景下人脸检测难度大、速度慢和准确率低的问题,使用Adaboost算法进行人脸检测,并在OpenCV上实现其检测过程.分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验,其检测准确率分别为85％和99％,平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张.实验结果表明,该算法能在复杂背景下准确、快速地实现人脸检测,且能满足人脸识别系统实时性的要求.
針對因圖像揹景複雜、光照變化及麵部鏇轉等因素的影響,使複雜揹景下人臉檢測難度大、速度慢和準確率低的問題,使用Adaboost算法進行人臉檢測,併在OpenCV上實現其檢測過程.分彆對具有麵部鏇轉和複雜揹景的圖像進行瞭人臉檢測實驗,其檢測準確率分彆為85％和99％,平均檢測時間分彆是16.67 ms/張和76 ms/張.實驗結果錶明,該算法能在複雜揹景下準確、快速地實現人臉檢測,且能滿足人臉識彆繫統實時性的要求.
침대인도상배경복잡、광조변화급면부선전등인소적영향,사복잡배경하인검검측난도대、속도만화준학솔저적문제,사용Adaboost산법진행인검검측,병재OpenCV상실현기검측과정.분별대구유면부선전화복잡배경적도상진행료인검검측실험,기검측준학솔분별위85％화99％,평균검측시간분별시16.67 ms/장화76 ms/장.실험결과표명,해산법능재복잡배경하준학、쾌속지실현인검검측,차능만족인검식별계통실시성적요구.
