共查询到10条相似文献,搜索用时 406 毫秒
1.
人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置。目前存在着大量的人脸检测算法,其中Adaboost算法是比较实用的人脸检测算法。Adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个强分类器,最后级联强分类器形成最终的分类器,以此作为人脸检测的依据。文章先介绍了人脸检测技术,采用Adaboost算法生成人脸分类器,最后利用OpenCV来实现人脸检测。 相似文献
2.
3.
人眼检测在表情识别和人脸识别中起着非常重要的作用,是驾驶员疲劳检测的基础。采用了基于Adaboost算法的人眼检测的方法,训练阶段中的样本选择是Adaboost算法的关键,分析和讨论了训练阶段不同特征的正、负样本对最终检测结果的影响,提出了一种新型的负样本选择方法,并实验得到了各种样本训练生成的分类器对人脸库的检测率和误检率,得出用去除眼睛部分余下的人脸作为负样本训练出来的分类器能有效降低误检率,为以后的眼睛分类器训练提供了实验依据。 相似文献
4.
5.
研究并实现了基于DM6437的Adaboost人脸检测算法。在对相关的人脸检测算法研究的基础上,选择了适应能力强、错误率小的Adaboost算法,通过对输入样本进行Harr特征提取,从中选出最优的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换成弱分类器,再将弱分类器优化组合成强分类器,最后形成级联强分类器用于人脸检测。通过OpenCV在计算机上仿真实现该算法,完成了Adaboost人脸检测算法的DSP程序设计,在DM6437硬件平台上实现了人脸实时检测功能。结果表明,运用该算法能够有效地进行人脸检测,可用于工程实践。 相似文献
6.
基于Adaboost算法的人脸检测 总被引:3,自引:0,他引:3
该文提出了一种基于改进的Adaboost算法的人脸检测方法.Adaboost是一种构建准确分类器的学习算法,它将一族弱学习算法通过一定规则结合成为一个强学习算法,从而通过样本训练得到一个识别准确率理想的分类器.但是,Adaboost在有高噪音样本的情况下,有可能发生过配现象,该文在Adaboost算法的基础上,对其权值更新规则做了改进,并结合PCA进行人脸检测.仿真试验表明,该方法具有良好的性能,同时可以在一定程度上有效防止过配现象的发生. 相似文献
7.
提出了一种基于Adaboost算法和CART算法结合的分类算法。以特征为节点生成CART二叉树,用CART二叉树代替传统Adaboost算法中的弱分类器,再由这些弱分类器生成强分类器。将强分类器对数字样本和人脸样本分类,与传统Adaboost算法相比,该方法的错误率分别减少20%和86.5%。将分类器应用于目标检测上,实现了对这两种目标的快速检测和定位。结果表明,改进算法既减小了对样本分类的错误率,又保持了传统Adboost算法对目标检测的快速性。 相似文献
8.
9.
利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度 总被引:1,自引:0,他引:1
提出利用SVM分类方法改进Adaboost算法的人脸检测精度。该方法先通过Adaboost算法找出图像中的候选人脸区域,根据训练样本集中的人脸和非人脸样本训练出分类器支持向量机(SVM),然后通过SVM分类器从候选人脸区域中最终确定人脸区域。实验结果证明,SVM分类算法可以提高检测精度,使检测算法具有更好的检测效果。 相似文献