已閱讀1頁，還剩64頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領
文檔簡介
1、人臉檢測是計算機視覺領域的研究熱點之一，當前的人臉檢測研究主要使用二維彩色圖像，但二維圖像具有由于光照條件變化而導致信息缺失的固有缺陷，從而影響到人臉檢測算法的性能。隨著硬件條件的不斷發(fā)展，深度數(shù)據(jù)的光照不變性使得其在人臉檢測與識別方面有更魯棒的性能。在常規(guī)人臉檢測算法的基礎上，結合應用深度數(shù)據(jù)可以有效地提高人臉檢測算法的性能和魯棒性。
在深入分析AdaBoost人臉檢測算法的基礎上，利用AdaBoost算法的特性，結合深度數(shù)
2、據(jù)對人臉進行檢測。正常光照條件下，利用AdaBoost算法，使用較低的區(qū)域合并閾值以保證較高的召回率；然后使用深度數(shù)據(jù)計算得到的人臉實際大小和擴展人臉區(qū)域的深度信息標準差進行非人臉區(qū)域的過濾以降低誤檢率。不良光照條件下，AdaBoost算法難以有效地檢測到人臉區(qū)域，利用深度數(shù)據(jù)，使用輪廓倒角匹配的方法得到候選人頭區(qū)域；然后對候選人頭區(qū)域進行確認，以得到最終的人臉區(qū)域。
在由 Kinect獲取的三維數(shù)據(jù)（包括二維彩色圖像和深度數(shù)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于Adaboost算法和膚色分割的人臉檢測算法.pdf
- 基于AdaBoost和鼻子檢測算法的人臉檢測方法研究.pdf
- 基于AdaBoost改進的人臉檢測算法研究.pdf
- 基于Gentle Adaboost的人臉檢測算法研究.pdf
- 基于Adaboost和神經網絡的人臉檢測算法研究.pdf
- 基于膚色和AdaBoost的人臉檢測算法的改良和實現(xiàn).pdf
- 基于Adaboost的人臉檢測算法研究及其FPGA實現(xiàn).pdf
- 基于膚色和AdaBoost算法的人臉檢測.pdf
- 一種基于結合自適應廣義粒子群算法與AdaBoost算法的人臉檢測算法研究.pdf
- 基于AdaBoost的人臉檢測算法在DSP上的實現(xiàn).pdf
- 基于膚色模型和AdaBoost算法的人臉檢測研究.pdf
- 基于AdaBoost人臉檢測算法的研究.pdf
- 基于膚色和改進的AdaBoost人臉檢測算法研究.pdf
- 基于Gentle Adaboost算法的人臉檢測研究.pdf
- 基于AdaBoost的人臉檢測改進算法.pdf
- AdaBoost人臉檢測算法的DSP實現(xiàn).pdf
- 基于深度學習混合模型的人臉檢測算法研究.pdf
- 基于Adaboost算法的人臉檢測的研究.pdf
- 基于Adaboost算法和不同顏色空間的人臉檢測研究.pdf
- 基于深度學習的人臉檢測算法的研究與實現(xiàn).pdf
評論
0/150
提交評論