基于AdaBoost的眉毛检测与定位

摘要

文章利用Haar-Like小波及其扩展特征,把AdaBoost算法应用于眉毛的自动检测与定位.实验数据包括114人的228幅眉毛图像,每人闭眼和睁眼各一幅,分别用于训练和测试,大小均为768×586.通过把这些图像缩小1/10后进行AdaBoost训练,解决了其速度较慢和对内存需求较高的问题.实验结果表明,AdaBoost级联分类器的训练耗时约2.7s,测试耗时每幅图像约24ms,对眉毛检测和定位测试的精度达到了97.4%.