文献类型：期刊文章

作　　者：江伟坚[1,2] 郭躬德[1,2] 赖智铭[1,2]

机构地区：[1]福建师范大学数学与计算机科学学院,福建福州350007 [2]福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室,福建福州350007

出　　处：《山东大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61070062;61175123);福建高校产学合作科技重大项目(2010H6007)

年　　份：2014

卷　　号：44

期　　号：2

起止页码：43-48

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题,提出两组Haar-like特征扩展集;利用积分图给出特征组的计算方法;采用Adaboost算法在正脸和侧脸样本库分别训练出正脸和侧脸级联分类器,并将其组成双通道分类器。在开源视觉库OpenCV上的实验结果表明,本方法具有较少的弱分类器数,检测效率高、计算速度快,对于多角度人脸检测具有较好的鲁棒性。

关 键 词：Haar-like  特征  ADABOOST 算法  人脸检测 积分图 级联分类器

分 类 号：TP301]