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多信息融合的实时人脸检测算法
引用本文:陈齐松,陈锻生.多信息融合的实时人脸检测算法[J].华侨大学学报(自然科学版),2006,27(2):205-208.
作者姓名:陈齐松  陈锻生
作者单位:华侨大学信息科学与工程学院,福建,泉州,362021
基金项目:福建省科技计划国际合作重点基金资助项目(2004I014)
摘    要:提出一种综合使用灰度、梯度和肤色信息的实时人脸检测方法,使用类Haar特征描述人脸模式的灰度差、梯度差和肤色差,构造相应的特征集.用AdaBoost算法从特征集中学习区分人脸与非人脸模式的有效规则,构成人脸检测级联分类器.实验表明,综合使用多信息的人脸检测器性能,比单独使用灰度信息的检测器有显著的提高.

关 键 词:人脸检测  类Haar特征  多信息融合  Adaboost算法  级联分类器
文章编号:1000-5013(2006)02-0205-04
收稿时间:2005-09-11
修稿时间:2005-09-11

Real Time Face Detection Algorithm Based on Multi-Information Fusion
Chen Qisong,Chen Duansheng.Real Time Face Detection Algorithm Based on Multi-Information Fusion[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2006,27(2):205-208.
Authors:Chen Qisong  Chen Duansheng
Institution:College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, 362021, Quanzhou, China
Abstract:In this paper, we put forward a method of real time face detection that using gray level, gradient and skin color information. Haar-like features describing the differences of gray level, gradient and skin color of face pattern are used to construct the feature set for face detection. Efficient rules differentiating face and non-face pattern are learned with Ada-Boost algorithm, and a cascade classifier is constructed to detect faces. Experiments indicate that the feature of the face detector using multiple-information is superior on the face detector using only gray level information.
Keywords:face detection  Haar-like feature  multi-information fusion  adaboost algorithm  cascade classifier
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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