【摘 要】
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人脸检测问题最初是作为人脸识别系统中的一个关键环节提出的,但随着人脸应用范围的不断扩大和开发实际系统要求的不断提高,人脸检测的最初研究不再能满足需求。由此,人脸检
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人脸检测问题最初是作为人脸识别系统中的一个关键环节提出的,但随着人脸应用范围的不断扩大和开发实际系统要求的不断提高,人脸检测的最初研究不再能满足需求。由此,人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。到目前为止,人脸检测算法的研究已经相当深入,但是对于复杂背景下的多姿态人脸检测(如侧面人脸、遮挡脸)仍然难以取得较好的效果。此外,对于一个人脸检测系统,同时达到速度和精度要求也是众多研究者关注的问题之一。针对上述关键问题,本文在介绍国内外人脸检测研究进展的基础之上,从以下三个方面对人脸检测进行了创造性的探索:1)基于级联策略的非线性降维人脸检测研究。综合非线性降维、支持向量机与级联评估策略三种思想,提出了一种新型的多侧面人脸检测算法。通过对四种降维方法(LLE算法、LE算法、LPP算法和PCA算法)进行比较,选择效果较好的LE算法对训练样本进行非线性降维,然后结合具体情况训练了两个SVM分类器对三类人脸进行分类,最后采用新型的级联策略,即:使用Canny算法和SVM分类器构造出级联人脸检测器。通过使用Canny算法,在人脸检测的第一阶段
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