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基于模糊集理论的人脸检测

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成果类型:
期刊论文
作者:
张剑;谈国新(谈国新);宋婉娟
作者机构:
[张剑; 宋婉娟] 华中师范大学,计算机科学系
[谈国新] 华中师范大学,教育信息技术工程研究中心
语种:
中文
关键词:
模糊集;人脸检测;分发型人脸检测器
关键词(英文):
AdaBoost
期刊:
计算机工程与应用
ISSN:
1002-8331
年:
2007
卷:
43
期:
17
页码:
241-244
基金类别:
湖北省科技公关计划(the Key Technologies R&D Program of Hubei Province, China under Grant No.2003BDSP004);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
教育信息技术学院
摘要:
分析了模糊集理论运用于人脸检测的可行性,采用Haar矩形特征和隶属度函数对样本集进行训练,运用特征集的熵和AdaBoost算法选取适当的弱分类器,并构建了分发型人脸检测器.检测时,对于不像人脸的子窗口通过靠前的结构简单的强分类器快速将其淘汰掉;对于像人脸的子窗口,根据其与人脸的相似程度,由分发器动态地选择后面的强分类器进行判定.在MIT+CMU的正面人脸图片集中进行了测试,实验结果表明,此检测器在检测性能降低不大的情况下,可以有效地提高检测效率.
摘要(英文):
This paper analyses the feasibility that fuzzy set theoretics apply to face detection.h trains the sample set by Haarlike feature and membership function,and selects appropriate weak classifiers through the entropy of feature set and AdaBoost learning algorithm.Then distribution face detector is established.In the detection process,detector can rapidly wash out the sub-window which is unlike face through the front of simple stronger classifiers;for the sub-window which is like face,in terms of similar degree distributer can dynamically select t...

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