人臉檢測(cè)技術(shù)背景與現(xiàn)狀-資料下載頁
2024-11-05 03:38本頁面
【導(dǎo)讀】海關(guān)安檢和基于人臉識(shí)別的門禁系統(tǒng)中有著廣闊的應(yīng)用前景;和驗(yàn)證，社會(huì)保險(xiǎn)人的身份驗(yàn)證等領(lǐng)域也具有重要的應(yīng)用價(jià)值;醫(yī)學(xué)、檔案管理、能識(shí)別身份的玩具和機(jī)器人等。鑒于人臉識(shí)別具有廣泛的應(yīng)用，人臉識(shí)別技術(shù)成為模式識(shí)別和機(jī)器視覺。領(lǐng)域近來研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。人臉的位置、大小、數(shù)量和姿態(tài)。份的人臉圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)來驗(yàn)證和鑒別場(chǎng)景中單個(gè)或者多個(gè)人的身份。聯(lián)想、思考及推理，進(jìn)而從人臉信息中去分析、理解人的情緒。圖1清晰地說明了人臉檢測(cè)在人臉識(shí)別系統(tǒng)中的重要作用。目前，人臉檢測(cè)技術(shù)受到來自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界越來越多的關(guān)注，究其原因，最后，在理論上講，人臉檢測(cè)是一項(xiàng)極具意義的研究領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)開展人臉檢測(cè)研究的主要單位有。綜合有關(guān)文獻(xiàn)，目前的方法主?；贏daboost快速人臉檢測(cè)方法由Viola等人于2020年提出，該方法。采用一種稱為積分圖的圖像表示方法，可以快速容易地計(jì)算出大量的簡(jiǎn)單特征，聯(lián)的方式將單個(gè)的分類器合成為一個(gè)更加復(fù)雜的分類器。
【正文】 基于隱馬爾可夫模型的方法，基于彩色信息的方法，形狀分析，頻域中的特征提取，多模態(tài)信息融合和基于 AdaBoost 的方法。 3 Adaboost 算法簡(jiǎn)介 Adaboost 是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器 (弱分類器 )，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器 (強(qiáng)分類器 )?；?Adaboost 快速人臉檢測(cè)方法由 Viola 等人于 2020 年提出，該方法采用一種稱為積分圖的圖像 表示方法，可以快速容易地計(jì)算出大量的簡(jiǎn)單特征，再用 Adaboost 學(xué)習(xí)算法從一個(gè)較大的特征集中選擇少量關(guān)鍵的視覺特征，并構(gòu)造一系列的弱分類器，多個(gè)弱分類通過線性組合可構(gòu)造出一個(gè)強(qiáng)分類器，再用級(jí)聯(lián)的方式將單個(gè)的分類器合成為一個(gè)更加復(fù)雜的分類器。
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