文献类型：期刊文章

作　　者：王庆伟[1] 应自炉[1]

机构地区：[1]五邑大学信息工程学院,江门529020

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61072127;61372193);广东省自然科学基金项目(No.S2011010001085;10152902001000002)资助

年　　份：2015

卷　　号：28

期　　号：1

起止页码：35-41

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文中提出一种基于Haar-Like T特征的人脸检测算法.Haar-Like T特征是在Haar-Like特征的基础上的扩展,由于人脸五官分布的特殊性,在人脸模型上可以找到大量T字型结构特征.结合Haar-Like矩形特征描述人脸纹理的原理,文中提出4种类似Haar-Like特征的Haar-Like T特征,并将这些Haar-Like T特征与现有的Haar-Like特征一起输入Adaboost分类器进行特征选择,最终构建出分类性能强大的级联分类器并用于人脸检测.人脸检测实验表明该算法的有效性和优越性,其与Haar-Like分类器、LBP分类器等传统的人脸检测分类器相比获得更好的效果.

关 键 词：人脸检测 HAAR-LIKE特征 Haar-Like  T特征  ADABOOST分类器 级联分类器

分 类 号：TP391.41]