基于聚类算法的统计学习侧面人脸检测  

Profile face detection based on statistical learning

作　　者：田镭[1] 陈洪亮[1] 李冯[2] 戈新良[2] 

机构地区：[1]上海交通大学电工电子技术中心,上海200240 [2]上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200240

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第14期236-239,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：提出了一种新型的基于聚类算法的统计学习侧面人脸检测算法。通过对侧面人脸的各个视角建立分类器,使用新的Ad-aBoost训练策略,然后应用该聚类算法进行检测结果融合,从而有效检测出人脸。并使用该算法成功解决耳朵检测问题,取得了较好的实验结果。实验表明,该检测算法可以有效地检测出侧面人脸和耳朵,是一种普遍有效的目标检测算法。Propose a new profile face detection algorithm using clustering algorithm.First,we decompose the face into several planes and learn classifiers respectively.Second,we employ a new AdaBoost training procedure,and then use the clustering algorithm based on sample density to combine face detection results successfully.This algorithm we proposed can also detect ears with high detection rate.Experiments show that this algorithm is a general object detection algorithm,it can achieve 93.26% detection rate （false negative rate is 6.74%） on 282 profile face images,and it can reach the 91.9% detection rate （false positive rate is 6.1%） on 1 000 ear images.

关 键 词：侧面人脸检测 耳朵检测 聚类算法 统计学习 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]