非對稱人臉檢測算法的研究與實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來，人臉識別技術得到人們廣泛的關注，其在安防領域的普遍應用，使得它已經成為模式識別與計算機視覺中最熱門的研究課題之一。而人臉檢測是人臉識別的一項核心環(huán)節(jié)，也是典型的目標檢測問題，其檢測率直接影響人臉識別系統(tǒng)的整體表現，所以近年來人臉檢測技術也受到了普遍重視。
　　本文研究了Viola和Jones所提出的AdaBoost算法，詳細闡述了其算法理論和實際應用價值。針對人臉檢測中的非對稱問題，分析了線性非對稱分類器（LinearAs

2、ymmetric Classifier,LAC）算法解決此問題的有效性。本文實現了一種非對稱人臉檢測算法，該算法可以快速訓練分類器，并以該分類器進行人臉檢測。首先，通過使用AdaBoost快速訓練算法，選擇適當的矩形特征作為弱分類器，并計算出該弱分類器的閾值，再使用LAC算法設定目標學習式，通過目標學習式將已選的矩形特征進行線性組合，最后將所有強分類器組合成最終的人臉檢測分類器。該方法能有效降低分類器的訓練時間，并解決人臉檢測中的非對稱

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