采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法
研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的特征来构建强分类器.
人脸检测、AdaBoost算法、Haar小波、Gabor小波、分类器
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
华侨大学科研基金资助项目09HZRH
2012-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
520-524