【摘 要】
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人脸检测是人脸识别的首要环节。为快速准确地从复杂背景中定位出人脸区域,本文提出一种基于LVQ神经网络的人脸检测算法。通过分析肤色特征,将图像分别转换到YCbCr空间和HSI空间,提取Cb、Cr、H、S颜色分量用来描述人脸图像特征。构建结构为4-20-2的LVQ神经网络模型,选取100幅图像作为LVQ神经网络的训练样本,20幅图像作为测试样本,迭代次数为150次,误差为0.001。经过训练,得到了有
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61705022),四川省科技计划项目(No.2019YJ0377),四川性社会学与性教育研究中心课题(No.SXJYZ2009)。
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人脸检测是人脸识别的首要环节。为快速准确地从复杂背景中定位出人脸区域,本文提出一种基于LVQ神经网络的人脸检测算法。通过分析肤色特征,将图像分别转换到YCbCr空间和HSI空间,提取Cb、Cr、H、S颜色分量用来描述人脸图像特征。构建结构为4-20-2的LVQ神经网络模型,选取100幅图像作为LVQ神经网络的训练样本,20幅图像作为测试样本,迭代次数为150次,误差为0.001。经过训练,得到了有效的权值。利用训练后的神经网络,分别在LFW、AFW和Faces数据集上进行了性能测试,在3个数据集的正
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