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文檔簡介
1、人臉識別是一項(xiàng)典型的生物特征識別技術(shù),涉及到圖像處理、模式識別、人工智能等多個(gè)學(xué)科,具有很高的學(xué)術(shù)研究價(jià)值和豐富的商業(yè)應(yīng)用場景。人臉檢測是人臉識別中重要的一環(huán)。眼睛作為最重要的面部特征,其定位算法也具有極高的研究價(jià)值。
本文首先介紹了幾種常用的圖像預(yù)處理方法,詳細(xì)描述它們的計(jì)算過程并展示具體的預(yù)處理效果圖,在一定程度上消除圖像噪聲,降低光照變化對識別工作的影響;其次,文中論述了經(jīng)典 Adaboost方法的基本原理知識以及它應(yīng)用
2、在人臉檢測中的計(jì)算過程,在采用經(jīng)典 Adaboost得到各訓(xùn)練樣本的識別難易程度后據(jù)此提出普通樣本的概念,針對普通樣本采用不同的權(quán)值更新策略,以得到更高效的分類器,提高檢測率并降低誤檢率;文章對 Adaboost級聯(lián)結(jié)構(gòu)的改善也優(yōu)化了檢測效果,輔助函數(shù)的引入能在人臉檢測時(shí)間增加較少的前提下提高檢測精度;在人眼粗定位過程中,我們將搜索區(qū)域限定在人臉的上2/3部分,從而減小計(jì)算量,消除一部分干擾,并保證眼部區(qū)域不被排除;最后,對眼睛的精確定
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