【摘 要】
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在复杂背景下的人脸检测技术是当今智能视觉技术中的一项难题。为了提高人脸检测的精度和实时性,降低误检率,基于HSV模型和模糊级联分类器对复杂背景中的人脸检测技术进行研
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61172047,61071025)
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在复杂背景下的人脸检测技术是当今智能视觉技术中的一项难题。为了提高人脸检测的精度和实时性,降低误检率,基于HSV模型和模糊级联分类器对复杂背景中的人脸检测技术进行研究。首先在HSV模型中对图像进行选择性光线补偿,然后对图像在HSV模型中进行分割,接着用图形学的方法去噪,再将连通的肤色区域构建肤色团块,并且利用人脸的脸部比例特征来剔除不相符的人脸团块,最后利用模糊级联分类器对肤色团块检测人脸。该算法的误检率和漏检率分别为0.1%和5.9%,检测的准确率可以达到94.1%,并且有效提高了检测速度,具有一定的实
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