Adaboost人脸检测方法及其并行实现

摘要：

人脸检测是计算机视觉领域的基础研究,在视频监控、自动人脸识别等领域有着重要应用价值.根据Adaboost方法的人脸检测算法因快速和检测率高,得到了成功的应用.但是方法训练出的检测器对倾斜的人脸存在检测盲区,同时Adaboost算法训练的计算复杂度高,需要存取的数据量非常大,导致训练过程显得非常缓慢.针对上述问题,为了提高检测精度和速度,提出了两种新的特征模板加入到训练过程中,改进了其对倾斜人脸的检测效果.并给出了训练过程的并行算法,大大减少了训练时间,为解决训练耗时问题提供了一个新的途径.

关键词：训练、特征、弱分类器、并行化

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：249-253,257