【摘 要】
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人脸是一个常见而复杂的视觉模式,人脸所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着重要的作用和意义。对人脸进行处理和分析在视频监控、出入口控制、视频会议以及人机交互
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人脸是一个常见而复杂的视觉模式,人脸所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着重要的作用和意义。对人脸进行处理和分析在视频监控、出入口控制、视频会议以及人机交互等领域都有着广泛的应用前景。人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注。人脸检测是人脸图像处理中关键性的第一步,因此人脸检测算法的精度直接影响着后续工作的进行。本文的研究方向是基于静态图像的人脸检测算法的研究,采用了Adaboost算法,对其训练方法提出了改进;并将多示例学习算法结合到Adaboost中,提出了一种基于多示例学习的Adaboost算法;接着设计实验证明了本文提出的算法有更好的检测率,优于已有的Adaboost算法;最后将基于多示例学习的Adaboost算法应用于多角度人脸检测中。具体工作包括以下部分:1.提出了一种新型的Adaboost训练方法,本文称之为查表型弱分类器训练算法。查表型弱分类器训练方法是从单个弱分类器的训练算法上进行改进,大大减少了Adaboost训练分类器的时间。查表型弱分类器快速训练算法的思想是基于Adaboost算法中训练样本自身的各个特征值不会随着训练而改变,改变的仅仅是样本的权
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