基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现

人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理。根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haar-like特征,然后由多个Haar-like特征相当于一个弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态人脸检测中,从截取的每一帧图像中进行检测。经过实验验证,采用这种方法和步骤进行人脸检测达到了比较好的精度和速度,N-I~T来的人脸识别提供了前提条件。     

基于改进的Adaboost_SVM的人脸表情识别

针对AdaBoost算法随着学习难度的增加导致分类器的分类效率下降、稳定性变差等问题,支持向量机在小样本中有特有优势;本文结合两种算法优势,基于蚁群算法对SVM的参数进行优化,改进了Adaboost_SVM级联分类算法,首先提取haar-like矩形特征通过Adaboost分类器快速排出非人脸区域;用Gabor小波变换提取人脸表情特征,再结合Adaboost_SVM级联分类器进行人脸表情识别。通过对JAFFE表情库进行试验,表情平均识别率达到94.2%,检测速度有了很大提高。     

基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现

随着信息安全,人机交互等领域的发展,人脸检测作为人脸识别的一个重要前期步骤,开始作为一个独立技术越来越受到关注。根据Adaboost算法的基本原理,生成简单的矩形特征为人脸特征（Haar—like特征）,然后由多＆Harr-hke特征构成一个简单的弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态的人脸检测中,从截取的每一帧图像进行检测。实验证明应用本算法有良好的实时性和准确性。     

基于DM6437的人眼检测算法的设计与实现

采用Adaboost人脸检测算法,对输入样本进行Haar特征提取,从中选择出甄别效率最高的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换为弱分类器,进一步将弱分类器组合成强分类器,通过肤色确定候选点,然后用强分类器进行人脸的检测,进一步利用混合投影峰分析检测人眼的位置。通过C++实现了该算法,完成了人脸检测算法的DSP程序移植。实验结果表明,该DSP系统可以有效的实现人眼检测。     

基于Adaboost算法的红外图像中人脸自动检测方法的研究

为了实现对红外视频图像中人脸的自动检测与跟踪,提出了一种基于Adaboost算法的红外图像自动检测方法。该方法通 过用Haar-Like特征和积分图概念描述人脸的基本特征和采用Adaboost学习算法和Cascade算法,提高了红外图像中人脸自动检 测的准确性和快速性。其检测速度为每秒15帧,检测精度达到了98.4%。通过大量实验证明,Adaboost算法在对红外图像中 人脸的自动检测方面具有优势。     

新型人脸检测算法在视频监控系统中的应用

该算法基于Gentle Adaboost的多特征融合,首先通过运动和肤色特征提取人脸区域,再使用多层分类器定位人脸,最后在TMS320DM642 DSP上实现.实验表明,该算法的检测率达96%,速度也满足监控的要求.     

基于肤色及改进的Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的实时性和准确率,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法结合的人脸检测新方法。首先在YCbCr色彩空间下建立混合高斯肤色模型处理待检测图像,分割出肤色区域得到候选人脸区域。然后通过Harr矩形特征扩展与样本权值更新改进Adaboost算法,进行人脸检测。实验表明,该方法较好地处理了复杂背景下彩色图像人脸检测的漏检、错检问题,提高了检测速度和精度。     

融合多特征的人脸检测方法

针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及Adaboost算法对高分辨率图像时间效率低,提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法,并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。该算法充分融合了肤色模型简单快捷、皮肤纹理突出的特性以及Adaboost级联分类器检测率高等优点。实验表明,该方法检测率高且有较好的鲁棒性。     

结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别

通过提取人脸图像的Gabor特征，结合Adaboost，进行人脸表情识别（FER）。针对Gabor特征维数高、冗余大的特点，引入Adaboost算法进行特征选择降低特征向量的维数。然后再以支持向量机（SVM）和最近邻分类法相结合组成分类器进行分类。该方法综合运用了Gabor特征对于人脸表情的良好表征能力、Adaboost算法的强大特征选择能力以及SVM在处理少样本、高维数问题中的优势。在JAFFE库上进行测试的结果验证了该法的有效性。从Adaboost所选择的特征集可知，在眼和嘴区域提取的特征，对于FER是最为重要的。     

基于Floatboost算法的人眼定位

Floatboost算法相较于传统的Adaboost算法、Boosting算法具有计算量少和运算速度快的优点,目前在机器学习中应用广泛。针对人脸与人眼精确定位问题,采用Haar-like提取人脸特征,再运用Floatboost学习算法得到人脸检测器,在人脸准确定位的基础上使用Floatboost训练的人眼分类器定位人眼。Floatboost算法具备回溯性的优点,去掉了较弱特征,减少计算量,提升了运算速度。     

一种基于改进Adaboost的人体检测算法

本文采用改进的Adaboost算法对静态图像中人体进行检测。针对传统算法中训练速度较慢,并且存在风险敏感的问题。本文提出一种快速特征选择算法,通过构造统计表,保存特征信息,避免每轮弱分类器训练时对所有特征重新计算分类误差;并结合fisher判别分析对选出的弱分类器进行训练,学习得到一个新的线性判别方程,最大化不同类别数据之间的可分离性,达到优化强分类器降低风险敏感影响的目的。实验结果表明,相对于传统的Adaboost算法,本文给出的方法加快了特征选择的速度,并具有较好的检测性能。     

嵌入式人脸检测算法的研究与实现

使用人脸类Haar特征、快速人脸检测算法Adaboost进行人脸检测。针对ARM的不足,将经过PC机训练得到的人脸分类器文件通过网络传输到嵌入式平台,结合人脸检测算法,实现了一种嵌入式人脸识别系统,较好地解决了嵌入式人脸检测系统由于训练人脸图像数据巨大而造成处理效率低的难点。基于EELiod 270嵌入式开发平台实现了...     

主方向旋转LB P特征的平面旋转人脸检测

提出了主方向旋转LBP特征,对图像中的平面旋转人脸特征进行描述。以任意邻域LBP特征为基础,加入旋转角度偏移值构成旋转LBP特征,通过Adaboost算法训练出旋转人脸分类器,应用旋转人脸分类器检测图像中可能包含旋转人脸的区域,并对结果进行验证。为了提高扶正精度,在旋转LBP特征的基础上加入主方向值,并提出旋转LBP特征的主方向计算方法,有效的提高了扶正精度。经实验证明,新方法能够以较快速度检测所有角度的平面旋转人脸,正确检测率为94％,角度误差在6度以下。满足平面旋转人脸检测系统对全部角度检测、高检测率、低扶正误差的要求。     

基于DM642的多姿态人脸检测实时系统

为满足在嵌入式系统领域上进行人脸检测的需要,采用Gentle Adaboost人脸检测算法设计基于Haar特征的级联型人脸分类器.提出并设计了基于DM642的人脸检测实时系统,以及工程与代码上的优化方案.优化后的系统进行人脸检测的时间为67ms,在系统上达到了13 f/s(帧/秒)的速度,并保证了较高的检测率,验证了在DSP系统上进行人脸检测的可行性.     

基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测

为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域,简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法,以减少弱分类器个数,提升训练速度;改进权值更新规则,防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明,两种算法结合后在训练速度上提升,在检测速度和检测率上有明显提高。     

银行营业场所智能视觉监控系统

介绍一种自动人脸检测与跟踪的智能视觉监控系统,它可以获取进入银行营业场所人员的清晰正面像.结合自适应阚值判定运动像素点分离运动目标、肤色特征、多级Adaboost分类器和Hausdorff距离实现实时人脸定位;用检测到的人脸位置来初始化跟踪算法实现快速人脸跟踪;以及基于对象的视频编码传输以及算法的DSP实现.     

采用Gentle AdaBoost和嵌套级联结构的实时人脸检测

本文提出一个基于Gentle AdaBoost和嵌套级联结构(Nesting Cascade Structure)的快速人脸检测器。采用嵌套级联结构并在训练过程中剔除前级节点分类器已使用过的特征,解决了经典的AdaBoost级联分类器因各节点分类器独立训练导致不同节点之间特征相同的弱分类器大量存在而影响检测速度的问题,提高了人脸检测速度。采用Gentle AdaBoost算法训练节点分类器以提高各节点分类器的泛化能力,进一步减少嵌套级联结构中弱分类器的个数。实验结果表明本文所提出的人脸检测算法大幅度减少了级联分类器所需的弱分类器个数,使检测的速度得到明显的提高,在CIF(352×288)格式的视频上达到每帧8毫秒的检测速度,优于现有的人脸检测算法,而且检测的准确性也比现有的人脸检测算法略有提高。      

基于DM6446的人脸检测与跟踪系统设计

将Adaboost人脸检测算法与Camshift跟踪算法相结合,以Adaboost人脸检测算法作为人脸的初始定位,以Camshift作为后续帧的跟踪,实现对视频序列的自动人脸检测与跟踪。系统所有算法均使用C和汇编语言混合编程并在TMS320DM6446上开发实现。实验结果表明,系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

视频图像中人脸自动检测与统计算法

针对视频中人脸检测由于成像角度、天气状况、遮挡等因素造成检测准确率偏低以及深度学习模型计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于椭圆肤色模型与AdaBoost的人脸检测算法。算法通过选取Haar-like特征作为弱分类器,以裁剪过的CAS_PEAL数据集中的人脸图像作为训练集,利用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,最后将若干强分类器以级联的结构组成最终的分类器模型。为解决将非人脸区域检测为人脸的问题,引入椭圆肤色模型,利用椭圆肤色模型对视频帧进行处理使得图像中与肤色相似的区域进入后续的人脸检测过程以降低误检率。实验结果表明,算法能以平均26 ms(单人脸视频)和平均34 ms(多人脸视频)的检测速度进行实时的人脸检测,且达到了87.2%的检测准确率,具有较大的应用推广价值。     

一种基于改进LBP特征的人脸检测方法

基于传统LBP特征人脸检测方法的不足,提出针对LBP特征描述方法进行改进,建立LBP特征金字塔,调整LBP的特征描述方式使其在多尺度的图像中有较好的描述能力。并且设计Real Adaboost分类器实现对改进LBP特征的分类,为人脸检测提供了一种新的方法。实验结果表明,基于改进后的LBP特征人脸检测方法的最大检测率为94.1%,高于Haar算法的92.8%和传统LBP算法的93.2%,所以改进后的算法对人脸具有更好的描述和鉴别能力。