基于支持向量机的人脸检测算法  

Algorithm of Support Vector Machine-based Face Detection

作　　者：叶俊勇[1] 汪同庆[1] 杨波[1] 彭健[1] 

机构地区：[1]重庆大学光电工程学院人工视觉研究室,重庆400044

出　　处：《计算机工程》2003年第2期23-24,217,共3页Computer Engineering

摘　　要：人脸检测是建立自动人脸识别系统的基础。该文提出一种新的基于支持向量机的人脸检测算法。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的一种通用机器学习算法，采用支持向量机可以建立类似于神经网络的分类器，但是克服了神经网络中可能遇到的局部极小值和过学习问题。试验结果表明该算法鲁棒性好、检测精度高，具有很强的实用价值。Face detection is base of building system of automatic face recognition. The paper presents a new algorithm of support vector machine-based face detection. The support vector machine is a new general method of machine learning based on statistical learning theory. This approach can build a classifier like neural network. At the same time the approach overcomes the short of neural network, such as local minimization and over learning. The experimental results show that this approach is robust and widely applicable.

关 键 词：支持向量机 人脸检测算法 统计学习理论 机器学习 人脸自动识别系统 模版匹配 图像处理 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]