基于聚类算法的统计学习侧面人脸检测

提出了一种新型的基于聚类算法的统计学习侧面人脸检测算法。通过对侧面人脸的各个视角建立分类器,使用新的AdaBoost训练策略,然后应用该聚类算法进行检测结果融合,从而有效检测出人脸。并使用该算法成功解决耳朵检测问题,取得了较好的实验结果。实验表明,该检测算法可以有效地检测出侧面人脸和耳朵,是一种普遍有效的目标检测算法;对282幅侧面人脸图像进行人脸检测,检测率在漏检19个时为93.26%,;对1000包含耳朵的图像进行检测,耳朵检测率在误检个数为61时为91.9%。