【摘 要】
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该文提出了自组织隐马尔可夫模型的人脸检测方法.采用多视人脸样本对隐马尔可夫模型进行训练,得到其参数的初步估计值.在此基础上,裁剪那些状态之间的弱连接,将网络自组织成
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金重大项目（60072029）资助
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该文提出了自组织隐马尔可夫模型的人脸检测方法.采用多视人脸样本对隐马尔可夫模型进行训练,得到其参数的初步估计值.在此基础上,裁剪那些状态之间的弱连接,将网络自组织成多路径的左右模型（MPLR）.然后利用EM算法对参数重新进行估计,得到隐马尔可夫模型的状态图.在检测阶段,通过求取最优状态序列和最大相似度的方法来判断.与伪二维隐马尔可夫模型相比,该方法的优点在于能检测多视下的人脸,不只局限于垂直正面视.实验结果证明了该方法的有效性.
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