【摘 要】
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人脸信息处理,主要包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别以及衍生出来的姿态和表情分析等几个主要领域,其中人脸检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术。在人脸检测中,精度和
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人脸信息处理,主要包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别以及衍生出来的姿态和表情分析等几个主要领域,其中人脸检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术。在人脸检测中,精度和速度是一个人脸检测系统的两个重要方面,一般都希望一个系统既能有很高的精度又能达到实时的速度。但是实际研究中这两方面又常常存在矛盾。一般是在精度不能满足的条件下,牺牲速度来满足精度。如何能在保证精度的前提下,有效地提高系统的速度,对人脸检测的研究有很重要的意义。针对以上关键性问题,本文首先归纳和分析了当前人脸检测的典型算法,然后提出了一个由粗检和细检组成的筛选与验证方法,以定位人脸位置。首先,本文在粗检过程中在肤色分割的基础上提出根据眼睛,嘴和人脸区域最低点之间的几何关系初步确定人脸区域,实验证明该方法可以降低侧面脸的漏检率;然后把粗检的区域进行灰度处理之后用SVM分类器进行细检。本文提出分类检测的方法,即分别训练正面脸与侧面脸分类器对相应的正面脸和侧面脸进行检测,实验表明该方法在不牺牲速度的前提下可以提高检测的准确度。
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