江苏省高技术研究计划项目(BG2005008)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 相关作者：郭志波严云洋杨静宇华继钊陈才扣更多>>
- 相关机构：扬州大学南京理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于沃尔什特征和增强型Cascade算法的人脸检测被引量：4
- 2008年
- 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。
- 郭志波严云洋杨静宇
- 关键词：ADABOOST人脸检测
- 基于双阈值继承型AdaBoost算法的人脸快速检测被引量：3
- 2008年
- 提出增强型Haar-Like特征和基于双阈值的弱分类器快速训练方法,然后在此基础上提出了继承型Ad-aBoost算法,后层分类器的训练是建立在前层分类器基础之上。该方法具有很快的训练速度,弥补了AdaBoost算法训练速度慢,使得弱分类器数目大大减少,还使得总体检测器的性能得以加强。在实验过程中,首先使用MIT-CBCL库在同样的训练样本和测试样本条件下对几种方法进行了实验,结果表明该方法在训练速度、测试精度及检测时间等方面都优于相应的方法,最后在MIT+CMU人脸测试库进一步验证算法的有效性。
- 郭志波华继钊严云洋陈才扣杨静宇
- 关键词：模式识别人脸检测阈值
- 一类视频序列中的人脸检测与实时跟踪算法被引量：2
- 2007年
- 提出一种新的人脸快速检测与实时跟踪算法,能够对视频序列中的人脸进行快速、准确地检测和跟踪。算法分为开始状态、目标丢失状态的人脸检测和连续状态的目标跟踪。首先预测人脸两眼之间的中心位置,得到人脸的预测位置并对预测位置处的图像进行模板匹配,快速检测出人脸准确位置。然后利用检测出的人脸修正人脸模板,并在检测出的位置、旋转度、缩放比例等条件下,对后面序列图像进行小位置、小角度的快速跟踪。实验采用了多种环境下的大量视频,结果显示该算法能够快速跟踪视频序列中的人脸并具有很高的准确性、鲁棒性。
- 郭志波严云洋杨静宇
- 关键词：人脸检测目标跟踪人脸确认
