【摘 要】
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基于传统LBP特征人脸检测方法的不足,提出针对LBP特征描述方法进行改进,建立LBP特征金字塔,调整LBP的特征描述方式使其在多尺度的图像中有较好的描述能力。并且设计Real Adab
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170200);江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2015707)
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基于传统LBP特征人脸检测方法的不足,提出针对LBP特征描述方法进行改进,建立LBP特征金字塔,调整LBP的特征描述方式使其在多尺度的图像中有较好的描述能力。并且设计Real Adaboost分类器实现对改进LBP特征的分类,为人脸检测提供了一种新的方法。实验结果表明,基于改进后的LBP特征人脸检测方法的最大检测率为94.1%,高于Haar算法的92.8%和传统LBP算法的93.2%,所以改进后的算法对人脸具有更好的描述和鉴别能力。
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