双阈值级联分类器的加速人脸检测算法

提出了一种基于双阈值的两级级联分类器的人脸检测加速方法。该方法首先应用Gabor滤波器提取经模板匹配保留的似人脸样本特征,经主成分分析（PCA）降维后的特征作为第一级BP神经网络输入进行检测,在输出端应用双阈值对人脸/非人脸进行粗检测,然后把介于双阈值之间的人脸/非人脸模块作为第二级AdaBoost算法设计的输入并再次进行精检测,从而在提高检测速度的同时达到提高检测率和降低误检率的目的。实验表明,应用双阈值进行级联分类加速检测后,该方法的检测精度要优于基于简单阈值的分类器。     

一种基于肤色检测和Haar级联分类器的实时人脸检测系统

人脸检测是一种在数字图像中找到人脸位置和大小的技术。常用于人脸识别、人脸追踪、面部动作捕捉、相机自动对焦等应用中。本文设计并实现了一种基于肤色检测和Haar级联分类器的系统来进行实时人脸检测,先通过肤色检测过滤掉图像中的非皮肤像素区域,后通过Haar级联分类器对剩余像素区域中的人脸进行检测。实验结果表明本系统能够实时地对视频画面中的人脸进行检测,且人脸检测算法计算时间明显小于传统的检测算法。     

一种改进的级联AdaBoost分类器

在基于级联结构的AdaBoost分类器中引入了辅助判决函数。当样本被某级AdaBoost分类器判为假后,使用该级的辅助判决函数对其进行二次判决。辅助判决函数不仅考虑了当前级分类器的判决结果,还考虑前面分类器的历史判决信息。实验结果表明,该方法相对级联AdaBoost分类器以及二维级联AdaBoost具有更好的识别效果。     

基于级联支持向量机融合多特征的人脸检测

人脸图像中包含丰富的特征信息,不同特征具有其各自的优势。基于此,提出一种基于级联支持向量机有效融合多种特征的人脸检测算法。该算法首先利用肤色模型对待检图像进行预处理,筛选出疑似人脸区域。然后在疑似区域中提取图像的HOG(Histogram of Oriented Gradients)和LBP(Local Binary Patterns)特征,并分别对这两种特征集进行特征选择,训练两个SVM(Support Vector Machine)分类器,最后将两个SVM分类器级联起来实现人脸检测。在多个人脸图像数据库上的实验结果表明,该人脸检测算法提高了人脸检测率,降低了误检率,并且对多种光照条件、姿态、表情以及部分遮挡的情况都具有较好的鲁棒性。     

一种基于HSV颜色分割和模糊级联分类器的人脸检测技术

在复杂背景下的人脸检测技术是当今智能视觉技术中的一项难题。为了提高人脸检测的精度和实时性,降低误检率,基于HSV模型和模糊级联分类器对复杂背景中的人脸检测技术进行研究。首先在HSV模型中对图像进行选择性光线补偿,然后对图像在HSV模型中进行分割,接着用图形学的方法去噪,再将连通的肤色区域构建肤色团块,并且利用人脸的脸部比例特征来剔除不相符的人脸团块,最后利用模糊级联分类器对肤色团块检测人脸。该算法的误检率和漏检率分别为0.1%和5.9%,检测的准确率可以达到94.1%,并且有效提高了检测速度,具有一定的实用价值。实验结果表明,基于HSV肤色检测和模糊级联分类器的算法能更好地处理人脸在较差光线和有阴影干扰的环境下的检测。     

人脸检测级联分类器快速训练算法

目前AdaBoost训练算法已被广泛地应用于人脸检测中级联分类器的构建,而AdaBoost算法训练级联分类器的周期却十分漫长.为了减少训练时间,文中提出了一种基于AdaBoost的改进训练算法.该算法通过对弱分类器的阈值选择进行一趟处理来降低运算时间复杂度,并根据AdaBoost训练迭代中只改变样本权值而不更新样本的特点对特征值和排序结果进行缓存来提高训练算法的性能.实验结果表明,该算法大幅提高了人脸检测分类器训练系统的性能,使得分类器的训练时间缩短了60多倍.由于AdaBoost算法的通用性,该改进算法不仅适用于人脸检测,也适合所有进行权值更新迭代训练的Boosting算法.     

基于两级分类器的人脸检测系统设计

人脸识别技术拥有广泛的应用前景,但是目前不少实现方式存在一些不尽人意之处。在对OPENCV与SVM分类器进行分析的基础上,阐述了基于两级分类器的人脸检测方法的原理和实现过程,首先分析了两级分类器的构建,引入人脸图像的矩形特征向量,将图像的矩形特征作为分类的依据,随后论述了系统设计与实现,包括灰度变换过程、直方图均衡过程、图像平滑过程以及金字塔序列化的实现。这种检测模式能够加快处理速度,提升效率。     

基于结构分类器和SVM的人脸检测

本文提出一种’结构分类器 SVM”相结合的快速算法。用以从采色图像中快速检测出可能存在的人脸，它的主要特点就是充分利用人脸的肤色信息和器官的分布规则，构造一个“结构分类器”，从待检测图像中快速排除绝大部分的背景窗口，然后对剩下的候选窗用SVM分类器作进一步确认，最后对检测出来的窗口进行综合，从而定位人脸的最佳位置。通过在相同的测试集上的对比实验，本算法在不影响正检率的情况下，可降低虚警率和极大地提高检测速度。     

基于块分类器和SVM的人脸检测方法

针对彩色图像中人脸检测问题，文中提出一种由“块分类器 SVM分类器”组成的快速算法。它的主要特点是利用肤色点在YCrCb色度空间的分布概率模型，实现二值分割，然后利用面部区域双眼的典型非肤色特征，构造一个“块分类器”，从待检测图像中实现人脸候选窗的快速粗选，再用SVM分类器作进一步确认，最后对检测出来的窗口进行综合，从而实现人脸的精确定位。通过在相同测试集上的对比实验，在不影响正检率的情况下，该算法不但可以降低虚警率，而且极大地提高了检测速度。     

基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法

为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法.该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器.在CMU正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的Adaboost算法,基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率.     

基于肤色特征的AdaBoost人脸检测方法①

针对人脸检测准确率和实时性问题,提出了一种基于肤色特征的AdaBoost检测方法。通过将肤色特征应用到AdaBoost检测算法中,提高AdaBoost算法的检测率。实验结果表明,该算法能更好地实现多人脸检测,且减少计算量,保障了实时性的要求。     

基于人脸检测的安保监控系统

论文提出了一种新的基于人脸检测的安保监控系统。采用Haar矩形作为特征,运用AdaBoost算法选取适当的分类器进行人脸检测,将检测到的人脸信息,以系统时间为标签存入到数据库中,并提供了查询和检索等功能。实验证明,该系统能够在各种特殊的环境有效地检测到人脸信息,并将检测到的信息以时间为标签存入数据库,极大地方便了监控录像的查询与检索。     

基于级联结构AdaBoost的入侵检测算法

根据级联结构的特征,针对入侵检测问题改进AdaBoost算法。改进的AdaBoost算法对参数求解方法、初始权值和判决阈值都进行调整,使弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对异常样本的识别能力有关。该算法能够有效地降低分类器的误警率,使其更适用于入侵检测,仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于Zynq的人脸检测设计

针对目前大多嵌入式人脸检测系统因资源限制而导致的软件方式实现速度较慢的问题,提出利用软硬件协同的方法来加速人脸检测。在Zynq-7000平台的基础上,使用C语言实现了基于AdaBoost级联分类器的人脸检测算法,并测试了各个模块的运行时间。结合算法实现的具体过程及其繁复程度给出了硬件加速方案。将检测算法计算量大而多的部分转移到硬件部分进行优化加速,在Zynq-7000平台上实现了软硬件协同的人脸检测,最后给出了相应模块的加速结果。     

基于AdaBoost算法与肤色模型的多姿态人脸检测

针对AdaBoost算法对多姿态人脸检测效果不理想和肤色模型对复杂背景下的图像误检率高的问题,本文将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合,提出一种由偏到正的检测方法.主要是通过旋转图片,使人脸分类器不会因为角度问题产生漏检,然后根据分类器检测出的两眼,计算两眼之间的位置关系,判断人脸是否处于正面位...     

基于扩展Haar特征的AdaBoost人脸检测算法

对于常用的基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法存在漏检率与误检率高等不足, 增加了Haar特征的扩展种类, 这些新增Haar特征能够有效减少因眉毛与眼睛灰度值近似而引起的误判, 同时去除一些针对人脸分辨效果不好的特征来提高算法的实时性, 深入分析了利用Haar特征与AdaBoost算法构成的级联分类器的特点. 实验数据结果验证了改进后算法的可行性.     

基于词频分类器集成的文本分类方法

提出了一种基于词频分类器集成的文本分类方法．词频分类器是在对文本中的单词和它在每个文本中出现的频率进行统计后得到的简单分类器．虽然词频分类器本身泛化能力不强,但它不仅计算代较小,而且在训练样本甚至类别增加时易于进行更新,而整个学习系统的泛化能力可以由集成学习机制来提高,因此,词频分类器很适合用做集成学习的基分类器．在集成时,使用了改进的AdaBoost算法,加入了一种强制重新分布权的机制,避免算法过早停止,更加适合文本分类任务．在标准文集Reuters-21578上的实验结果表明,该方法能取得很好的效果．     

基于人脸检测的人数统计系统

提出一种基于人脸检测的人数统计方法。运用AdaBoost算法进行人脸检测,根据人脸在图像中出现的位置及大小等几何信息统计进入教室的人数。在系统实现中,通过人眼及肤色特征检测提高人脸检测精度,同时利用跳帧检测方法,排除由人员的不同行走速度造成的误差统计。实验结果证明,该方法具有较快的检测及统计速度。     

基于AdaBoost算法的彩色图像人脸检测研究

在彩色图像中,不同的颜色所对应的灰度值可能相同,因此在灰度图像中检测不到的信息可能在彩色图像中被检测到。本文提出一种彩色积分图概念,在AdaBoost算法的分类器训练过程中分别得到彩色图像的人脸信息,并在分类器的后五层使用融合彩色信息的分类器分类。实验表明,本文方法增强了分类器的分类能力,提高了系统的正确检测率,降低了错误报警率。