【摘 要】
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原有的Adaboost算法在复杂背景及光源下,很容易出现人脸的误检问题,从而使人脸误检率较高。人脸相似区域的样本难以分类,导致出现权重过拟合现象使检测率降低。针对这些问题,
【基金项目】
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贵州省数字健康管理工程技术研究中心项目(黔科合G字[2014]4002号)
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原有的Adaboost算法在复杂背景及光源下,很容易出现人脸的误检问题,从而使人脸误检率较高。人脸相似区域的样本难以分类,导致出现权重过拟合现象使检测率降低。针对这些问题,本文提出了一种YCbCr肤色区域分割+改进型Adaboost算法的人脸检测算法。采用肤色区域分割排除复杂背景及光源的影响,将权重更新与正负样本误检率相结合,抑制人脸相似区域的权重过拟合现象,同时引入符合人脸的Haar-Like特征进一步提高检测率。通过实验证明,本文提出的算法在人脸检测中提高了检测率,降低了误检率和检测所需时间。
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