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基于LBP和CCS-AdaBoost的多视角人脸检测
被引量：
6
1
作者
何智翔
丁晓青
+1 位作者
方驰
文迪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期622-629,共8页
为了解决多视角人脸检测中多视角导致的人脸结构不同的问题和人脸与非人脸之间的误分类风险不同的问题,检测特征使用局部二值模式(LBP)及统计直方图,人脸非人脸分类器使用可控风险敏感AdaBoost(CCS-Ada-Boost).LBP及统计直方图能够描述...
为了解决多视角人脸检测中多视角导致的人脸结构不同的问题和人脸与非人脸之间的误分类风险不同的问题,检测特征使用局部二值模式(LBP)及统计直方图,人脸非人脸分类器使用可控风险敏感AdaBoost(CCS-Ada-Boost).LBP及统计直方图能够描述多视角的人脸结构;CCS-AdaBoost能够在降低总体的误分类风险的同时最小化分类错误率.实验中,LBP特征的性能在正面人脸检测上比Haar-like特征更好.CCS-AdaBoost分类器在一定条件下也比普通AdaBoost分类器有更好的性能,并且弥补了风险敏感AdaBoost分类器(CS-AdaBoost)对靠近分类边界的样本分类不好的缺陷.最终的多视角人脸检测器在CMU-Profile测试集上获得了满意的结果.该算法实现了鲁棒的多视角人脸检测方法,在相同虚警率下获得比其他人脸检测方法更好的结果,能够有效地解决多视角人脸检测中的2个问题.
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关键词
多视角人脸检测
可控
风险
敏感
adaboost
局部二值模式(LBP)
宽度优先搜索
决策树
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职称材料
基于肤色模型与Adaboost算法的多视角人脸检测
被引量：
3
2
作者
阳崇云
桑农
+1 位作者
陈张一
陈子伊
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S1期271-275,共5页
提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的...
提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的误分类风险,从而它能够提高分类准确性.在实时检测部分,首先通过使用YCbCr颜色空间的椭圆模型快速检测出可能的人脸区域,然后通过基于CCS-Adaboost的多视角人脸检测器检测人脸.多视角人脸检测器中级联分类器的前四层构成姿态预估部分,如果样本未通过级联检测器的前四层,那么该样本被确定为一个非人脸样本.实验证明该检测器可以有效和准确地检测多视角人脸.
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关键词
人脸检测
多视角
肤色模型
可控
风险
敏感
型
adaboost
姿态预估
原文传递
题名
基于LBP和CCS-AdaBoost的多视角人脸检测
被引量：
6
1
作者
何智翔
丁晓青
方驰
文迪
机构
清华大学智能技术与系统国家重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期622-629,共8页
基金
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2009AA11Z214)
国家自然科学基金资助项目(60972094
+1 种基金
61071135)
教育部博士点基金资助项目(20090002110077)
文摘
为了解决多视角人脸检测中多视角导致的人脸结构不同的问题和人脸与非人脸之间的误分类风险不同的问题,检测特征使用局部二值模式(LBP)及统计直方图,人脸非人脸分类器使用可控风险敏感AdaBoost(CCS-Ada-Boost).LBP及统计直方图能够描述多视角的人脸结构;CCS-AdaBoost能够在降低总体的误分类风险的同时最小化分类错误率.实验中,LBP特征的性能在正面人脸检测上比Haar-like特征更好.CCS-AdaBoost分类器在一定条件下也比普通AdaBoost分类器有更好的性能,并且弥补了风险敏感AdaBoost分类器(CS-AdaBoost)对靠近分类边界的样本分类不好的缺陷.最终的多视角人脸检测器在CMU-Profile测试集上获得了满意的结果.该算法实现了鲁棒的多视角人脸检测方法,在相同虚警率下获得比其他人脸检测方法更好的结果,能够有效地解决多视角人脸检测中的2个问题.
关键词
多视角人脸检测
可控
风险
敏感
adaboost
局部二值模式(LBP)
宽度优先搜索
决策树
Keywords
multiview face detection
controlled cost-sensitive
adaboost
（CCS-
adaboost
）
local binary pattern（LBP）
width first search strategy
decision tree
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于肤色模型与Adaboost算法的多视角人脸检测
被引量：
3
2
作者
阳崇云
桑农
陈张一
陈子伊
机构
华中科技大学自动化学院
华中科技大学多谱信息处理技术重点实验室
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S1期271-275,共5页
文摘
提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的误分类风险,从而它能够提高分类准确性.在实时检测部分,首先通过使用YCbCr颜色空间的椭圆模型快速检测出可能的人脸区域,然后通过基于CCS-Adaboost的多视角人脸检测器检测人脸.多视角人脸检测器中级联分类器的前四层构成姿态预估部分,如果样本未通过级联检测器的前四层,那么该样本被确定为一个非人脸样本.实验证明该检测器可以有效和准确地检测多视角人脸.
关键词
人脸检测
多视角
肤色模型
可控
风险
敏感
型
adaboost
姿态预估
Keywords
face detection
multi-view
skin-color model
controlled cost-sensitive
adaboost
pose pre-estimation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LBP和CCS-AdaBoost的多视角人脸检测
何智翔
丁晓青
方驰
文迪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
6
下载PDF
职称材料
2
基于肤色模型与Adaboost算法的多视角人脸检测
阳崇云
桑农
陈张一
陈子伊
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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