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基于沃尔什特征和增强型Cascade算法的人脸检测

郭志波  严云洋  杨静宇  
【摘要】:在训练基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测器时,由于使用了大量的Haar-Like特征,所以训练过程消耗了大量的时间和存储空间,为此该文提出用较少的沃尔什特征来代替大量的Haar-Like特征,可以较大幅度地降低特征之间的冗余,节约训练时间和存储空间。针对Nesting Cascade完全继承前层分类器的不足之处,提出一种具有自主和继承双重特性的增强型Cascade算法。MIT-CBCL库上的实验表明:沃尔什特征可以加快训练速度,而增强型Cascade算法有助于提高测试精度。最后,使用训练好的人脸检测器对MIT+CMU前视人脸测试集进行了测试,结果证明该文方法比相应的对比方法更加有效。

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