基于SURF与Hough森林的人脸检测研究

摘要：

为实现复杂场景中的人脸检测与定位,提出了一种基于快速鲁棒特征SURF与Hough森林的人脸检测算法.采用SURF局部特征构建Hough森林分类器,每个叶子节点存储类别信息与特征点到达目标中心的偏移量,在图像局部外观与Hough投票之间建立映射关系,生成有监督的判别式的码本,获得可靠的概率Hough投票,以此预测目标中心位置,提高了检测精度.与此同时,采用SURF局部特征提取图像兴趣点有助于减小计算量、加快检测速度.实验证明了所提算法的有效性.

关键词：SURF、Hough森林、决策树、训练分类器、概率Hough投票

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61141010;武汉市科技供需对接计划项目201051824575;湖北省自然科学基金项目2012FFA113;中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目CZY13033

在线出版日期：2014-09-16（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：301-305,封3