基于Haar-AdaBoost人脸检测算法的研究
Equipment Manufacturing Technology（2020）
摘要
针对传统的基于几何特征和模板匹配等方法对于从图像中抽取面部识别所需稳定特征点较为困难、对强烈表情变化和姿势鲁棒性差等缺点,采用了基于Haar-like特征值的AdaBoost算法.其核心思想是针对同一训练集训练不同的分类器,然后将单个分类器级联为更加复杂的分类器,使图像的背景区域快速地被丢弃,并在有可能存在目标物体的区域进行更多的计算.在进行多组人脸图像上的实验结果表明,该方法的效果相较于传统的模型在精度和鲁棒性上有所提高.
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