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Adaboost人脸检测方法及其并行实现

         

摘要

人脸检测是计算机视觉领域的基础研究,在视频监控、自动人脸识别等领域有着重要应用价值.根据Adaboost方法的人脸检测算法因快速和检测率高,得到了成功的应用.但是方法训练出的检测器对倾斜的人脸存在检测盲区,同时Adaboost算法训练的计算复杂度高,需要存取的数据量非常大,导致训练过程显得非常缓慢.针对上述问题,为了提高检测精度和速度,提出了两种新的特征模板加入到训练过程中,改进了其对倾斜人脸的检测效果.并给出了训练过程的并行算法,大大减少了训练时间,为解决训练耗时问题提供了一个新的途径.

著录项

  • 来源
    《计算机仿真》 |2010年第6期|249-253257|共6页
  • 作者

    左登宇; 董兰芳; 宋波;

  • 作者单位

    中国科学技术大学计算机系;

    安徽;

    合肥;

    230027;

    中国科学技术大学计算机系;

    安徽;

    合肥;

    230027;

    中国科学技术大学计算机系;

    安徽;

    合肥;

    230027;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    训练; 特征; 弱分类器; 并行化;

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