国家自然科学基金(60902083)
- 作品数：2 被引量：13H指数：1
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- 相关机构：西安电子科技大学西安邮电学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多分类器融合的多姿态人脸检测方法被引量：1
- 2009年
- 针对复杂背景的彩色图像中复杂姿态人脸的检测问题提出了一种基于多分类器融合的人脸检测方法。首先使用AdaBoost层叠式算法分别训练正面人脸分类器和侧面人脸分类器,将正面人脸检测结果和侧面人脸检测结果相融合得出可能包含人脸的候选区域,然后使用YCbCr空间的肤色统计模型在这些候选区域中进一步验证人脸。该算法既利用了不同姿态人脸分类器的信息融合,又利用了人脸灰度纹理特征和人脸肤色信息的融合,对人脸姿态和图像背景有较强的鲁棒性,而且处理速度很快。实验结果表明,方法可以有效提高对复杂姿态人脸的检测概率,并显著降低虚警检测概率。
- 毕萍赵恒梁继民
- 关键词：人脸检测肤色验证多分类器融合
- 基于主动表观模型姿态矫正和局部加权匹配人脸识别被引量：12
- 2013年
- 非约束环境下,光照、姿态、表情、遮挡等复杂背景因素给人脸识别带来严重影响。提出一种基于AAM(active appearance model)的图像对齐和局部匹配人脸识别算法,使之能够增强人脸识别算法对姿态、表情变化的鲁棒性。AAM能够快速准确地定位人脸的特征点,进而将图像扭转到一个标准正面人脸模型中。接着,提出一种新的基于信息熵的Gabor jet加权方法用于提高人脸识别率;并且对Borda count分类器组合方法进行了改进,认为在投票过程中为其设置阈值来排除"噪声"的干扰可以提高识别率。通过与多种人脸识别方法的实验结果比较表明,使用AAM矫正图像后,联合熵加权Gabor方法和加阈值Borda能够取得比单独使用更好的成绩。
- 赵恒俞鹏
- 关键词：人脸识别AAMCOUNTGABOR特征
