【摘 要】
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多角度人脸检测仍然是一个具有挑战性的工作.这种挑战性来源于人脸自身的外貌,光照情况和表情有很大的变化.而人脸姿态带来的变化使得这一问题变得更为困难,因为多角度的人脸
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多角度人脸检测仍然是一个具有挑战性的工作.这种挑战性来源于人脸自身的外貌,光照情况和表情有很大的变化.而人脸姿态带来的变化使得这一问题变得更为困难,因为多角度的人脸在图像空间中比起正脸要复杂得多.为了克服序贯搜索算法AdaBoost的单调性问题,我们提出了一种新的Boosting算法,FloatBoost.AdaBoost是一种前向的搜索过程,这是一种贪心算法.这种序贯搜索的假设前提是单调性,也就是说任意加入一个新的特征,准则函数的值都不会下降.当单调性这一前提被破坏之后,AdaBoost的搜索过程往往就不是最优的.FloatBoost利用Floating搜索的思想解决了AdaBoost具有的非单调性问题.我们采用FloatBoost算法构造了一个用于多角度人脸检测的系统.这一系统使用一种由粗到细,由简单到复杂的金字塔式的检测器结构.FloatBoost用于训练此结构中的每一个构件,用更少的特征取得了与AdaBoost相近甚至更好的检测性能.这一工作是目前第一个提出的实时的多角度人脸检测系统.在奔腾Ⅲ700MHz的机器人,每秒可以处理5桢320*240大小的图像.
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