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Face detection based on AdaBoost algorithm with Local AutoCorrelation image

机译:基于局部自相关图像的基于AdaBoost算法的人脸检测

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摘要

References(8) This paper proposes a novel concept of Local AutoCorrelation (LAC), which is converted to LAC images for robust face detection under varying illumination conditions. We have applied LAC images to face detection based on AdaBoost algorithm. MIT CBCL images are used for training, while CMU PIE face database including a variety of illumination directions is used for detection. As a result, the LAC is found to be so effective that face detection rate is improved by up to 4.7%.
机译:参考文献(8)提出了一种新的局部自相关(LAC)概念,该概念可转换为LAC图像以在变化的照明条件下进行鲁棒的人脸检测。我们已将LAC图像应用于基于AdaBoost算法的面部检测。 MIT CBCL图像用于训练,而CMU PIE人脸数据库(包括各种照明方向)用于检测。结果,发现LAC非常有效,面部检测率提高了4.7%。

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