一种基于贝叶斯特征的视频图像人脸检测  

Bayesian Features Based Face Detection in Videos

作　　者：魏小莉[1] 沈未名[1] 

机构地区：[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079

出　　处：《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》2011年第5期988-992,共5页Journal of Wuhan University of Technology（Transportation Science & Engineering）

基　　金：国家863计划项目(批准号:2007AA12Z214);测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助

摘　　要：提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域.This paper proposed a face detection algorithm based on affine motion model and bayesian theory.Firstly,we get the motion estimation of each region through the establishment of affine motion model to classify the related integration region;and then,get the discriminating features through training set and compute the posterior probabilities of face and nonface classes;finally,detected the face image in videos by calculating the face and nonface classes through Bayesian classification and support vector machines.Experiments show the efficiency of face detection algorithm in this paper.

关 键 词：人脸检测 仿射运动 贝叶斯分类 支持向量机 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]