【摘 要】
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提出了一种基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法.首先,将训练所用人脸样本按照视角进行分组;其次,分别对每组样本进行特征提取,针对单一特征的局限性,提出了梯度方向直方
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61603013)
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提出了一种基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法.首先,将训练所用人脸样本按照视角进行分组;其次,分别对每组样本进行特征提取,针对单一特征的局限性,提出了梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)的融合特征,为了快速构建特征金字塔,提出了一种分级式特征提取的方法;再次,使用基于隐含变量的支持向量机(LSVM)训练模型参数,获得多个模型;最后,将这些模型组合起来构成混合模型.在FDDB和AFW人脸数据库上进行了实验,结果表明:本算法可实现复杂背景下的多视角人脸检测,且比现有算法效果更好.
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