【摘 要】
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该文深入研究了复杂场景中人脸检测方法,作者首先对目前已有的人脸检测方法和研究成果进行了官分布特性的Organ-based神经网络,大大降低了检测算法的计算复杂度,通 过对大样
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该文深入研究了复杂场景中人脸检测方法,作者首先对目前已有的人脸检测方法和研究成果进行了官分布特性的Organ-based神经网络,大大降低了检测算法的计算复杂度,通 过对大样本集的训练,该检测算法可以对复杂场景中的人脸进行有效地检测.使用卡内基梅隆大学的130幅测试图像对该方法进行了评测,检测率达到75.3﹪,其计算复杂度和训练速 度优于其它的神经网络方法.为了提高人脸检测的快速性和稳定性,作者还提出一种改进的YUV空间的人脸肤色分割算法,并完成了实时人脸跟踪系统.针对头肩类型的视频序列,作 才还深入研究了一种结合人脸检测的视频编码新方法.
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