检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州310000
出 处:《物联网技术》2018年第9期20-22,26,共4页Internet of things technologies
摘 要:文中首先利用背景差分法检测出输入视频中的运动目标,过滤掉背景对人脸检测产生的干扰,然后在YCbCr色度空间建立肤色模型,利用肤色在该空间的聚类特性筛选出肤色区域,最后利用AdaBoost算法对肤色检测的结果进行处理,精确定位出人脸。与传统AdaBoost检测算法相比,所提方法充分利用视频中的运动信息,极大地缩小了检测范围,提高了检测速度。同时,有效解决了肤色检测在复杂背景下误检率高以及AdaBoost算法对多姿态人脸检测率低的问题。
关 键 词:人脸检测 YCbCr色度空间 聚类特性 ADABOOST算法
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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