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基于脸部信息和支持向量机的人脸检测
引用本文:周书仁,梁昔明,叶吉祥,朱灿. 基于脸部信息和支持向量机的人脸检测[J]. 计算机应用, 2006, 26(5): 1032-1034
作者姓名:周书仁  梁昔明  叶吉祥  朱灿
作者单位:中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
摘    要:人脸检测是一个复杂而又非常有意义的模式识别问题。针对目前人脸检测算法于速度和精度不能兼优的问题,提出了一种基于脸部信息及支持向量机的人脸检测方法。算法首先利用肤色模型进行人脸粗检,然后根据人脸几何特征进行筛选,最后通过奇异值分解输入支持向量机分类。实验结果表明,该方法是十分有效的。

关 键 词:人脸检测  肤色模型  几何特征  奇异值分解  支持向量机
文章编号:1001-9081(2006)05-1032-03
收稿时间:2005-11-21
修稿时间:2005-11-212006-02-08

Face detection based on facial information and SVM
ZHOU Shu-ren,LIANG Xi-ming,YE Ji-xiang,ZHU Can. Face detection based on facial information and SVM[J]. Journal of Computer Applications, 2006, 26(5): 1032-1034
Authors:ZHOU Shu-ren  LIANG Xi-ming  YE Ji-xiang  ZHU Can
Abstract:Face detection is a complicated and significant problem of pattern recognition, which can be widely used. An algorithm for face detection with fast speed and accurate precision was presented, which integrates facial information and support vector machine. First, the skin color model is used to detect human face, then each candidate region will be evaluated by geometric feature of face, finally the appropriate features by singular value decomposition will be passed to the SVM classifier for the final decision. The experimental results demonstrate the feasibility of this approach.
Keywords:face detection   skin color model   geometric feature   singular value decomposition   support vector machine
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