基于KSVM决策树法的人脸检测与定位

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传统的SVM直接在线性条件下训练SVM分类器完成人脸与非人脸的分类,分类器训练困难,计算量大且速度慢。为构造一个复杂背景下人脸检测与定位的新方法,本文用核函数把SVM推广到非线性SVM,再与二叉树相结合,可以解决多类识别问题,此即KSVM决策树人脸检测方法。在此基础上,人脸面部特征被进一步确认。本文提出了改进的四边界Prewitt边缘算子提取人眼,进而定位五官。实验结果表明该方法检测率较高,虚警率较低,定位准确。
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