【摘 要】
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针对人脸检测准确率和实时性问题,本文提出了一种将肤色信息与改进的AdaBoost算法相结合的人脸检测方法.该方法首先对图像做肤色检测,将检测到的区域进行形态学处理,然后使用
【机 构】
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西南石油大学理学院,四川 成都,610500
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针对人脸检测准确率和实时性问题,本文提出了一种将肤色信息与改进的AdaBoost算法相结合的人脸检测方法.该方法首先对图像做肤色检测,将检测到的区域进行形态学处理,然后使用阈值设定的方法对传统的AdaBoost算法进行改进,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸.仿真实验表明,该方法具有检测率高、误检率低、适应性好及鲁棒性强的优点,可以运用于多人脸、多姿态和复杂背景下的情况,具有较好的检测效果.
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