【摘 要】
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针对面部分类检测识别过程中,存在的纹理形状特征表征及分类识别算法精度不高的问题,提出一种基于局部二元Haar特征表示的Kadane优化多阈值AdaBoost面部分类识别算法.首先,利
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙410083湖南广播电视大学理工教学部,长沙410004;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083;湖南安全技术职业学院电气与信息工程系,长沙,410151;
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针对面部分类检测识别过程中,存在的纹理形状特征表征及分类识别算法精度不高的问题,提出一种基于局部二元Haar特征表示的Kadane优化多阈值AdaBoost面部分类识别算法.首先,利用图像局部二元模式对传统的Haar特征表达形式进行改进,提高图像模型的纹理形状特征表达能力;其次,针对单阈值弱学习算法不能充分利用局部二元Haar特征信息,造成分类精度较低的问题,提出基于Kadane优化的多阈值AdaBoost分类器,实现局部二元Haar特征表示下的面部高精度识别;最后,通过实验对比显示,所提算法的面部有效识别率可达90％以上,要优于选取的对比算法.
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