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基于LBP和CCS-AdaBoost的多视角人脸检测 被引量：6
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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. 展开更多
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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