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联合肤色分割的Adaboost算法人脸快速检测
文献摘要：
针对目前我国公安领域对人脸自动检测的需求,本文提出一种联合肤色分割的Adaboost算法人脸快速检测方案.首先,针对人脸检测过程中可能面临的复杂背景及光照不均问题,设计了基于高斯肤色分割模型的预处理方案以去除大部分背景图案,并对分割后的图像执行伽马校正以减弱光照不均的影响.其次,采用Haar特征描述人脸灰度分布特征,并结合Adaboost算法训练针对人脸具有良好检测效果的分类器,可实现对图像中的人脸快速自动检测.实验表明,本文所提人脸检测方案对于图像中人脸具有较高的精准率及召回率,可在公安视频监控领域应用.
文献关键词：
人脸检测;Adaboost算法;高斯肤色模型;肤色分割;伽马校正
中图分类号：
作者姓名：
徐凌风
作者机构：
中国人民公安大学 北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]徐凌风-.联合肤色分割的Adaboost算法人脸快速检测)[J].网络安全技术与应用,2022(08):34-36
A类：
高斯肤色模型
B类：
Adaboost,法人,快速检测,公安领域,自动检测,检测方案,人脸检测,检测过程,能面,复杂背景,光照不均,肤色分割模型,预处理方案,背景图,图案,伽马校正,弱光照,Haar,特征描述,灰度分布,算法训练,检测效果,分类器,快速自动,召回率,视频监控
AB值：
0.337039
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