【摘 要】
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为了解决传统人脸识别方法中特征计算复杂度高、没有自校正的问题,本文提出了一种基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸识别算法.这种方法是通过使用不同的Haar特征将对比度扩展
【机 构】
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宁波诺丁汉大学 浙江宁波315000
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为了解决传统人脸识别方法中特征计算复杂度高、没有自校正的问题,本文提出了一种基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸识别算法.这种方法是通过使用不同的Haar特征将对比度扩展到所有像素来进行自校正,然后用整谱图计算特征值.利用AdaBoost算法对强分类器进行训练,使级联分类器具有较高的检测率和较低的误识率.最后,利用级联分类器实现了人脸检测,并通过对五种面部器官的检测验证了结果.结果表明,该方法具有较高的识别率、较低的误识率和较快的计算速度.
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