基于层叠支持向量机的人脸检测研究  

Face Detection Based on Cascade Support Vector Machine

作　　者：邱晓嘉[1] 赵秀英[2] 王继魁[2] 

机构地区：[1]河南省洛阳市洛阳工业高等专科学校机械系 [2]洛阳工业高等专科学校

出　　处：《微计算机信息》2006年第06S期264-265,37,共3页Control & Automation

基　　金：河南省自然科学基金项目(0311012600)

摘　　要：提出一种基于层叠支持向量机的人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用线性支持向量机进行粗筛选,滤去大量非人脸窗口,之后用非线性支持向量机对通过的窗口进行分类。实验对比数据表明,该方法降低了分类器的训练难度,计算复杂度较低,大大提高了检测速度。An efficient method of face detection based on cascade Support Vector Machine （CSVM）is proposed in this paper. Firstly, a LSVM coarse filter with relatively lower computational complexity is applied to the whole input image to filter out most of the nonface, then follows the NOSVM classifier to make the final decision, so the detection process is speeded up. The experiment results show that the method can effectively detect faces under complicated background ,and the processing time is shorter than using SVM alone.

关 键 词：人脸检测 支持向量机 模式分类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]