【摘 要】
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提出了一种人脸关键点检测方法，该方法用了少量的正面图像，不用归一化人脸图像，而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理。随机森林是一种分类器融合算法，可以很好地
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提出了一种人脸关键点检测方法，该方法用了少量的正面图像，不用归一化人脸图像，而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理。随机森林是一种分类器融合算法，可以很好地解决多类分类问题，虽然LBP特征简单，但其可以包含大量的纹理信息。利用改进的LBP特征与随机森林相结合，构成一种对人脸关键点检测的方法。通过高斯平滑图像的LBP特征的提取，对每个点生成特征，计算出有用的特征作为正例，并且与反例集合变为训练集。通过随机森林分类器进行分类，误差率较低，仅在10％左右。
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