人臉級聯(lián)分類器的性能分析.pdf

1、人臉檢測是對象檢測的具體應(yīng)用，目的是能找到并返回圖片中所有人臉的位置及大小。人臉檢測作為模式識別與計算機視覺研究領(lǐng)域里一個重要的研究課題，日益得到廣泛應(yīng)用，如視頻檢索、視頻監(jiān)控以及信息安全等方面。 本文以人臉為檢測目標對象，研究了用于快速準確檢測出目標人臉的分類器訓(xùn)練生成技術(shù)以及分類器的性能分析與應(yīng)用技術(shù)。首先，本文簡單介紹了目前的人臉檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和主流的人臉檢測方法，接著深入研究了Paul Viola等人提出的基于Adab

2、oost算法和cascade算法實現(xiàn)的人臉檢測方法，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了滿足訓(xùn)練要求的獨立樣本庫，采用Adaboost算法思想提取樣本Haar特征訓(xùn)練生成強分類器，再采用cascade方法將強分類器構(gòu)成一個級聯(lián)分類器，最后調(diào)用生成的分類器構(gòu)建出一個人臉檢測系統(tǒng)并通過實驗分析了分類器的檢測性能，總結(jié)了樣本庫和訓(xùn)練過程對分類器檢測性能的影響關(guān)系。 根據(jù)實驗結(jié)果，利用圖表進行檢測性能對比，可以分析得出檢測性能相對較好的分類器訓(xùn)練技術(shù)過程。