【摘 要】
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提出了一种基于多通道图判别投影HAAR特征的多视角人脸检测算法。该算法首先将人脸图像提取多通道图,降低图像中的光照和噪声影响;其次基于正负训练样本集利用线性判别投影学习增强HAAR特征,提高特征判别能力;然后计算训练样本的增强HAAR特征在多通道图中的响应,并利用非对称GentleBoost算法进行特征选择生成一组弱分类器;最后利用线性非对称分类器重新调整强分类器的权重和阈值。该方法不仅提高了特征
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,江苏科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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江苏省青年基金（BK20140566,BK20150470）资助项目；中国博士后基金（2014M561586）资助项目；江苏大学高级人才启动资金（13JDG093）资助项目,江苏省高校自然科学研究面上(15KJB520008，16KJB520009)资助项目
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提出了一种基于多通道图判别投影HAAR特征的多视角人脸检测算法。该算法首先将人脸图像提取多通道图,降低图像中的光照和噪声影响;其次基于正负训练样本集利用线性判别投影学习增强HAAR特征,提高特征判别能力;然后计算训练样本的增强HAAR特征在多通道图中的响应,并利用非对称GentleBoost算法进行特征选择生成一组弱分类器;最后利用线性非对称分类器重新调整强分类器的权重和阈值。该方法不仅提高了特征的判别能力,而且实现了非平衡正负样本空间的合理划分。实验结果表明:该方法与当前经典方法相比具有更快的检测
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