基于肤色模型与改进Adaboost算法的人脸检测

摘要

介绍了一种基于肤色模型与改进Adaboost算法相结合的人脸检测方法。该方法首先利用肤色在YcbCr空间中的聚类特性,对图像进行预检测,得到候选人脸区域,进而采用改进的Adaboost方法对弱分类器进行级联,得到最终的人脸分类器。在特征选择上,使用基于像素的多层特征（Pixel-Based Hierarchical-Feature,PBHF）,以解决传统Adaboost方法检测时间过长的问题。实验结果表明,该人脸检测方法比单纯采用Haar-like特征的人脸检测方法更加有效。