| 基于两级分类器和SVM的人脸检测研究 |
| |
| 引用本文： | 尚凯,徐东平,于红芸. 基于两级分类器和SVM的人脸检测研究[J]. 计算机与数字工程, 2008, 36(11) |
| |
| 作者姓名： | 尚凯 徐东平 于红芸 |
| |
| 作者单位： | 武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430063;鲁东大学数学与信息学院,烟台,264025 |
| |
| 摘 要： | 人脸检测是自动人脸识别系统的基础.为提高人脸的检测速度,采用一种基于两级分类器和支持向量机的人脸检测方法.该方法中,第一级分类器采用特征基方法,对待检测区域进行粗筛选,过滤掉大量非人脸背景信息,然后在剩余区域,用第二级分类器支持向量机进行验证,若是人脸,给出标识.支持向量机有效克服了神经网络中可能遇到的局部极小值和过学习问题,是统计学习理论的基础上新发展起来的机器学习算法.实验结果表明该算法提高了检测速度,系统更有效率.
|
| 关 键 词： | 人脸检测 分类器 机器学习 支持向量机 |
Research on Two Classifiers and SVM Based Face Detection |
| |
| Shang Kai,Xu Dongping,Yu Hongyun. Research on Two Classifiers and SVM Based Face Detection[J]. Computer and Digital Engineering, 2008, 36(11) |
| |
| Authors: | Shang Kai Xu Dongping Yu Hongyun |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
