模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (6): 812-817    DOI:
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一种基于RealAdaBoost算法的EOM人脸检测方法
陈华杰,韦巍
浙江大学 电气工程学院 杭州 310027
EOM Face Detection Method Based on Real AdaBoost Algorithm
CHEN HuaJie, WEI Wei
College of Electrical Engineerning, Zhejiang University, HangZhou 310027

全文: PDF (1370 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种基于Real AdaBoost算法的边缘方位匹配(EOM)人脸检测方法.该方法提取人脸图像的边缘方位特征,一定程度上克服光照等干扰因素的影响.采用Real AdaBoost算法通过多次迭代学习过程获取人脸的整体模式(全局特征点集).在每次迭代学习过程中,采用区域选择策略获取人脸的局部模式(局部特征点集).与传统的EOM方法相比,本文方法所获取的人脸模式更精确.正面人脸检测实验证实这一点.
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陈华杰
韦巍
关键词 人脸检测边缘方位匹配(EOM)方法RealAdaBoost算法区域选择策略    
Abstract:A Real AdaBoost algorithm based EOM (edgeorientation matching) method is proposed for face detection. The edge orientation feature is extracted from the original face images to eliminate the influence of some disturbances such as variable lighting to a certain extent. The global face pattern (global feature point set) is obtained by using the Real AdaBoost algorithm through multiple iterative learning procedures, and the local pattern (local feature point set) is acquired by utilizing the areaselecting strategy during each iterative procedure. A precise face pattern is found by the proposed method rather than by the original EOM method, which is confirmed by the experiment of frontal face detection.
Key wordsFace Detection    EdgeOrientation Matching (EOM) Method    Real AdaBoost Algorithm    AreaSelecting Strategy   
收稿日期: 2004-12-13     
ZTFLH: TP181  
作者简介: 陈华杰,男,1978年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、计算机视觉.E-mail: binwhite@163.com.韦巍,男,1964年生,博士生导师,主要研究方向为智能控制与智能系统、智能机器人、信息化系统的分析与集成.
引用本文:   
陈华杰,韦巍. 一种基于RealAdaBoost算法的EOM人脸检测方法[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(6): 812-817. CHEN HuaJie, WEI Wei. EOM Face Detection Method Based on Real AdaBoost Algorithm. , 2006, 19(6): 812-817.
链接本文:  
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