【摘 要】
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针对JPEG2000彩色图像，提出了一种结合肤色和纹理信息，直接在小波压缩域操作的人脸检测方法。该方法有3大特点：首先，提出了小波域人脸模式的多级梯度能量描述，在有效表征脸部特点的同时，可避免复杂的压缩域图像缩放操作，首次较好地解决了压缩域人脸检测中尺寸未知的难点；其次，优化YCbCr彩色空间肤色模型，提高肤色分割准确度；最后，在检测器的设计中，将基于规则的简单分类器和基于神经网络的复杂分类器有机
【基金项目】
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中国科学院资助项目，北京市自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研项目，北方工业大学校科研和教改项目
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针对JPEG2000彩色图像，提出了一种结合肤色和纹理信息，直接在小波压缩域操作的人脸检测方法。该方法有3大特点：首先，提出了小波域人脸模式的多级梯度能量描述，在有效表征脸部特点的同时，可避免复杂的压缩域图像缩放操作，首次较好地解决了压缩域人脸检测中尺寸未知的难点；其次，优化YCbCr彩色空间肤色模型，提高肤色分割准确度；最后，在检测器的设计中，将基于规则的简单分类器和基于神经网络的复杂分类器有机结合，进一步加快处理速度。实验结果表明，提出的方法是有效而快速的。
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