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基于Adboost与空间支持向量域分类的人脸检测被引量：4: 2013年; 为了在AdaBoost算法基础上进一步提高人脸检测率,提出首先运用AdaBoost算法对样本进行训练得到T个分类器,然后通过空间支持向量域分类(SSVDC)方法找到T个分类器的超球半径以及球心。同时,为了提高检测速度,首先对彩色图像进行肤色分割,去掉背景以及非肤色区域,然后计算所测样本的对应T个分类器的特征值,并计算其到各个超球球心的距离,并根据其与超球半径的关系来判断是否为人脸。在ORL人脸库、YALE人脸库以及CMU+MIT人脸库中进行实验。实验结果表明:本文算法比AdaBoost算法具有更高的检测速度与检测率,检测率可达到94.4%。; 杨定礼赵正敏白秋产; 关键词：ADABOOST 肤色分割

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教育部基金(20093218120021)