【摘 要】
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该文研究的是在复杂背景灰度图像中竖直正面人脸的检测问题,从基于样本学习的方法框架出发,提出了一种使用支撑向量机(SVM)和离散小波变换(DWT)的正面人脸的检测算法.首先是
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该文研究的是在复杂背景灰度图像中竖直正面人脸的检测问题,从基于样本学习的方法框架出发,提出了一种使用支撑向量机(SVM)和离散小波变换(DWT)的正面人脸的检测算法.首先是样本图像的收集和处理,对常用的Bootstrap算法加以改进,较好的解决了非人脸样本图像的收集问题.然后对于样本图像进行Haar小波变换,选择不同子带的小波系数作为特征,训练一个包含线性SVM和非线性SVM的合分类器.采用分层搜索的策略对待检测图像中的每一个可能窗口进行检测是否为人脸图像.
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