【摘 要】
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人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术,近年来在模式识别与计算机视觉领域中已经成为一个十分活跃的研究方向,具有极高的学术研究价值和商业应用价值。随着智能化信息处
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人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术,近年来在模式识别与计算机视觉领域中已经成为一个十分活跃的研究方向,具有极高的学术研究价值和商业应用价值。随着智能化信息处理技术的发展,人脸检测在身份识别、视频编码、基于内容的检索、自动监控、人机交互等方面有着日益广泛的应用。本文首先归纳和分析了当前人脸检测的典型算法,然后从Real AdaBoost算法出发,分别对训练过程、检测过程进行改进优化,并在此基础上实现了多姿态人脸检测系统和实时人脸检测系统。首先,提出了对Haar特征高度、宽度和面积加以限制,减少了特征数,缩短了训练时间;其次,对于庞大的训练数据量,提出写文件分批处理;再次,本文提出一种找反例的新方法,放大检测窗口把误检的窗口图像直接作为反例样本,在计算特征值时除以放大倍数;最后,在实时人脸检测系统中,采用了DirectShow技术,较大地提高系统的速度,达到18帧/秒。课题研究中所实现的人脸检测相关程序具有良好可移植性,为今后的进一步研究和应用打下了良好的基础。
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