资料介绍
人脸检测是计算机视觉热点研究问题之一,不仅因为其是诸多自动面部分析技术(比如人脸识别与验证、人脸追踪、面部表情分析、人脸重建和人脸检索等技术)的基础,而且在普通配置个人计算机上,算法快速、精确地对自然状态下(多姿态、遮挡和光照等苛刻条件)人脸进行检测依然是具有挑战性问题。
为提高传统支持向量机无约束人脸检测算法的检测精度,基于可变形模型思想,将整体与局部特征级联方式结合,提出一种新的人脸快速检测算法。在第一层级中,设计整体人脸稀疏特征,以快速地提供精确的人脸候选区域,在第二层级中进行人脸定位,捕捉无约束条件下人脸拓扑形状,提取关键特征点周围鲁棒性特征,得到判别能力强的分类器验证候选区域。实验结果表明,该算法能流畅运行于VGA视频流中,提高无约束人脸检测精度,有效降低误检率。
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