论文部分内容阅读
人脸检测在日常生产和应用非常重要;现有的人脸检测算法存在精确度不高、运算复杂等问题,为了解决目前存在的这些问题,提出了一种基于BP神经网络的AdaBoost人脸检测算法;首先,使用BP神经网络代替YCbCr高斯模型建立肤色模型;同时,针对AdaBoost算法提出了一种新的权值更新方法;在权值更新中引入阈值与样本之间的距离;另外权重有一个边界值;最后,利用BP神经网络提取图像中的肤色候选区域,并采用改进的AdaBoost算法对图像中的人脸进行精确检测;实验结果表明,利用BP神经网络和改进的AdaBoo