基于人脸特征和 Adaboost 算法的人脸定位

人脸检测与定位,是人脸分析的基础,应用在众多领域,一种快速准确高效的人脸定位算法具有重要的意义.文中提出了一种利用人脸的特征与改进的 Adaboost 算法相结合的人脸定位算法.首先利用人脸的肤色特征,寻找出人脸可能存在的区域.再利用人形态特征筛选出人脸的候选块.针对人脸定位中普遍存在的人脸偏转,文中利用人脸的对称性予以调整,最后利用改进的 Adaboost 算法在候选块中快速定位人脸.实验表明该算法多姿态,复杂环境下的人脸具有良好的检测效率和较高的准确性及鲁棒性     

基于人脸特征和Adaboost算法的人脸定位

人脸检测与定位,是人脸分析的基础,应用在众多领域,一种快速准确高效的人脸定位算法具有重要的意义。文中提出了一种利用人脸的特征与改进的Adaboost算法相结合的人脸定位算法。首先利用人脸的肤色特征,寻找出人脸可能存在的区域。再利用人形态特征筛选出人脸的候选块。针对人脸定位中普遍存在的人脸偏转,文中利用人脸的对称性予以调整,最后利用改进的Adaboost算法在候选块中快速定位人脸。实验表明该算法多姿态,复杂环境下的人脸具有良好的检测效率和较高的准确性及鲁棒性。     

基于图像识别技术的手写数字识别方法

随着世界经济越来越发达,各国经济交流日益加深,人们每天要处理大量的票据.手写数字在这个领域是必不缺少的,例如人们要处理许多支票、发票、货物单等数据,这些都要大量与数据打交道.传统的方法是利用光学的光电变换原理对数字进行识别,该方法对环境要求比较高,成本较高,识别率和实时性比较低.文中提出基于图像识别的对0至9手写数字识别技术.实验表明,对2,3,4,5,8,9字符准确识别,而对1,7,0,6,数字基本识别无误,该方法提高了对数字识别率和实时性.