基于多纹理CS-LBP特征的 多视角人脸检测算法
Journal of Jilin University(Science Edition)（2018）
Abstract
提出一种多纹理中心对称局部二值模式(CS-LBP)特征,实现复杂环境下的多视角人脸检测.该特征保留Haar特征的序数关系,借鉴局部二值模式(LBP)的组合方式,从水平、垂直、+45°和-45°这4个纹理方向进行特征提取,以保证人脸检测在方向、光照、旋转等方面的鲁棒性.算法采用级联架构,首先针对人脸图像中的不同视角进行分区,分别进行多纹理特征的提取,然后设计独立的分类器,逐级剔除非人脸窗口,最后采用多层感知器(MLP)综合各视角的检测效果,输出检测结果.在数据集FDDB和CM U PIE上进行验证性实验的结果表明,该方法对复杂环境下的多视角人脸检测有效,与传统的卷积神经网络人脸检测方法相比,该方法具有更高的精度.
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Key words
face detection,integration graph,multi-texture centrosymmetric local binary pattern,cascade architecture
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