【摘 要】
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为提高传统支持向量机无约束人脸检测算法的检测精度，基于可变形模型思想，将整体与局部特征级联方式结合，提出一种新的人脸快速检测算法。在第一层级中，设计整体人脸稀疏特征，以快
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272419);中央高校基本科研业务费专项资金(309160015104);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2014089)
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为提高传统支持向量机无约束人脸检测算法的检测精度，基于可变形模型思想，将整体与局部特征级联方式结合，提出一种新的人脸快速检测算法。在第一层级中，设计整体人脸稀疏特征，以快速地提供精确的人脸候选区域，在第二层级中进行人脸定位，捕捉无约束条件下人脸拓扑形状，提取关键特征点周围鲁棒性特征，得到判别能力强的分类器验证候选区域。实验结果表明，该算法能流畅运行于VGA视频流中，提高无约束人脸检测精度，有效降低误检率。
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