武勃
- 作品数：4 被引量：136H指数：3
- 供职机构：清华大学计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多角度人脸检测与人口统计学分类
- 本文提出了一种基于查找表型弱分类器的连续 AdaBoost 方法，并将这个方 法应用于人脸检测和人口统计学分类问题。 基于查找表型弱分类器的连续 AdaBoost 算法是对 P. Viola 和 M. Jones...
- 武勃
- 关键词：人脸检测ADABOOST查找表
- 文献传递
- 人脸的性别分类被引量：25
- 2003年
- 人脸的性别分类是指根据人脸的图像判别其性别的模式识别问题.系统地研究了不同的特征提取方法和分类方法在性别分类问题上的性能,其中包括主分量分析(PCA)、Fisher线性鉴别分析(FLD)、最佳特征提取、Adaboost算法、支持向量机(SVM).给出了在9姿态人脸库、FERET人脸库和一个网络图片人脸库上的对比实验结果.实验表明人脸中的性别信息集中存在于某个子空间中,因此,在分类前对样本进行适当的压缩降维不但不会明显降低分类器的性能,而且可以大大减少分类的时间开销.最后介绍了将性别分类器与自动人脸检测和特征提取平台集成起来的基于人脸图像的性别判别系统.
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- 关键词：性别分类主分量分析FISHER线性鉴别分析ADABOOST支持向量机
- 人脸表情的实时分类被引量：21
- 2005年
- 提出一种基于连续Adaboost算法的人脸表情实时分类方法.使用Haar特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出人脸表情分类器.实验结果表明:文中方法与支持向量机方法相比,对于人脸表情分类的正确率相当,而速度快近300倍,具有实时性和非常明显的应用价值.
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- 关键词：ADABOOST查找表
- 基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测被引量：90
- 2005年
- 提出了一种基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测方法.人脸按其三维姿态被划分成若干个视点子类,针对每个子类使用Haar型特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出基于视图的瀑布型人脸检测器.为了提高检测速度,使用了多分辨率搜索和姿态预估计策略.对于正面人脸检测,在CMU+MIT的正面人脸测试集合上检测的正确率为94.5%,误报57个;对于多视角人脸检测,在CMU侧面人脸测试集合上检测的正确率为89.8%,误报221个.在一台PentiumⅣ2.4GHz的PC上,处理一幅大小为320×240的图片平均需80ms.实验结果表明该方法十分有效,具有明显的应用价值.
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