【摘 要】
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针对在复杂背景下现有人脸检测算法存在检测率低和误检率高等问题,提出了一种基于改进AdaBoost算法和肤色校验相结合的彩色图像人脸检测方法。首先对传统AdaBoost算法进行了
【基金项目】
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河南省教育厅科技攻关计划资助项目（2010C520022）, 郑州大学西亚斯国际学院校级科研计划资助项目（2010KYYB20）
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针对在复杂背景下现有人脸检测算法存在检测率低和误检率高等问题,提出了一种基于改进AdaBoost算法和肤色校验相结合的彩色图像人脸检测方法。首先对传统AdaBoost算法进行了改进,通过改进样本权值参数和弱分类器加权参数,有效地抑制了困难样本权值的过分增大,加强了分类器对样本的识别能力,并提高了系统的检测率;然后将AdaBoost算法检测结果用YCbCr空间的肤色模型进行筛选,过滤误检的非人脸区域,进一步降低误检率。实验结果表明：该方法在复杂背景下极大地保证改进AdaBoost算法的人脸检测速度和准确性的
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