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电子发烧友网>电子资料下载>电子资料>基于Bagging-SVM集成分类器的头部姿态估计方法

基于Bagging-SVM集成分类器的头部姿态估计方法

2021-05-07 | rar | 5.40 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  针对现有常用分类器性能不能满足头部姿态估计对准确率的要求,以及光照变化影响头部姿态估计准确率的问题,提出了一种基于 Bagging-SVM集成分类器的头部姿态估计方法。首先,通过图片预处理和Adaboost检测人脸区域算法减少背景、光照等干扰因素对于头部姿态特征提取的影响。其次,采用融合方向棁度直方图(HOG特征和局部二值模式(LBP)特征分别对人脸的轮廓特征和纹理特征进行提取。然后,通过成分分析(PCA)对融合的头部姿态特征进行特征选择,抽取其主元特征分量供分类器进行训练。最后,通过Bagging方法构建多个训练数据集,并采用支持向量杌(SⅥM)对每个数据集进行训练,产生多个弱分类器,多个弱分类器投票决定测试样本所属类别。将该算法在 Pointing‘04数据集、CAS-PEAL-R数据集和自建数据集上进行验证实验,实验结果表眀提岀的算法相比线性判别分类器(LDA)、朴素贝叶斯分类器(NB)等常用分类算法具有更高的分类准确率,对光照的变化具有较好的鲁棒性.

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