基于改进的快速鲁棒特征算法的人脸检测研究

针对快速鲁棒特征(SURF)算法冗余信息多且计算速度慢的缺点,该文对SURF算法进行改进,用于人脸检测。计算特征点邻域的图像熵,并使用非极大值抑制提取图像熵高的特征点,通过减少区域描述减少冗余信息。使用扇形窗口遍历各特征点邻域,通过计算窗口内哈尔小波响应构建该点的特征描述子,从而加快计算速度。使用费舍尔矢量核将各特征描述子映射到高维空间进行人脸检测。仿真实验表明,在应用于人脸检测数据集和基准(FDDB)数据集时,与SURF算法相比,该文算法检测率提高了7.9%,特征计算时间减少了53.1%,特征点数减少了59.7%。