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提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法利用经验模式分解和匹配追踪算法来提取人脸特征,训练Bayes分类器来进行分类判决。在FERET人脸库中与特征脸（Eigenfaces）方法进行了比较,实验结果表明,该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。
基于经验模式分解和匹配追踪的人脸检测
【摘 要】
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提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法利用经验模式分解和匹配追踪算法来提取人脸特征,训练Bayes分类器来进行分类判决。在FERET人脸库中与特征脸（Eigenfaces）方法进行了比
【机 构】
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重庆三峡学院物理与电子工程学院,北京邮电大学模式识别实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2007年14期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60475007）,教育部重点项目基金资助项目（02029）,教育部跨世纪人才基金资助项目,重庆市教委科研基金资助项目,重庆市科委科研基金资助项目,重庆三峡学院科研基金资助项目,感谢中国科学院先进人机通信技术联合实验室提供的CAS-PEAL人脸库.
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