基于Haar特征概率分布與SVM的人臉檢測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉檢測的目的就是從給定的圖像中，框定出人臉的區(qū)域。人臉檢測是人臉識別的不可缺少的預(yù)處理，一般來說其計算量非常大。如何快速而有效地檢測出人臉，是人臉檢測的一項重要課題。 本文的主要工作是對現(xiàn)有的人臉檢測方法進(jìn)行總結(jié)，在前人研究的基礎(chǔ)上，通過借鑒和改進(jìn)，提出基于Haar特征概率分布的獨特的人臉檢測方法，并通過實驗證明該方法的有效性。論文將整個檢測過程分為人臉粗篩選和人臉精確驗證兩個階段。 在人臉粗篩選階段，提出了利用Haa

2、r特征概率分布進(jìn)行人臉檢測的新方法，該方法首先在人臉樣本集里，以0為閾值記錄每個矩形特征的分類正確率；然后選取具有最優(yōu)分類性能的Haar特征，通過相應(yīng)的概率應(yīng)用策略進(jìn)行人臉檢測，獲得了很好的人臉粗篩選效果。該方法另外一個明顯的優(yōu)勢是它不需要非人臉樣本集，省卻了收集非人臉樣本的困難。實驗表明，新方法不僅很大程度上排除背景區(qū)域，而且具有較高的檢測速度。 在人臉精確驗證階段，使用線性鼻子SVM分類器和非線性特征臉SVM分類器相結(jié)合的策

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