【摘 要】
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该论文研究的是在复杂背景彩色图像中竖直正面人脸的检测问题,从基于样本统计的算法框架出发,提出了彩色图像分割和支持向量机(SVM)相结合的正面人脸检测算法.在彩色图像分割
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该论文研究的是在复杂背景彩色图像中竖直正面人脸的检测问题,从基于样本统计的算法框架出发,提出了彩色图像分割和支持向量机(SVM)相结合的正面人脸检测算法.在彩色图像分割这部分中,首先是彩色图像空间的转换,将图像从RGB空间转换到更有利于分割的HSV空间,并通过训练多个皮肤图像样本得到人脸肤色的阈值范围,再利用该阈值对图像进行分割得出人脸待选区域,在分割过程中提出了改进的Agent进化模型的分割方法,更好的提高了彩色分割的效率;使用人脸比例参数对人脸待选区域进行初步的筛选.其次是选择比较核函数的性能和分类效果,以及确定核函数参数数值.最后用训练好的SVM分类器对人脸待选区域进行判别,检测是否为人脸.实验结果表明,该论文的人脸图像检测算法能够有效地检测出较复杂的彩色场景图像中基本为正面的人脸图像.
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