10.3969/j.issn.1007-757X.2009.04.007
基于SVM和AdaBoost的人脸检测算法
论文提出了一种结合SVM和AdalBoost的人脸检测算法.该算法先根据训练样本中的人脸和非人脸区域训练作为分量分类器的支持向量机(SVM),然后通过AdaBoost算法把这些分量分类器组合成一个总体分类器;再利用该总体分类器来区分测试样本中的人脸和非人脸区域,并得到置信图.最后通过均值漂移算法找到置信图的峰值,得到人脸区域的新位置.实验结果表明,该算法不但提高了识别的正确率,而且大大提高了检测速度.
人脸检测、核函数、支持向量机、AdaBoost、分类器
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60772071,60773197:浙江省科技计划项目2008C14063
2009-06-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
20-22,16