基于小波神经网络的头部检测技术  

Wavelet ANN-based Head Detection

作　　者：李和恒[1] 张星明[1] 

机构地区：[1]华南理工大学计算机科学与技术系,广州510640

出　　处：《计算机工程与应用》2003年第4期86-88,101,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：广州市科技计划项目"人运动跟踪识别预警系统"的资助(编号:2002XGP16);广州市天河区科技局科技计划项目"基于动态人脸识别的身份认证系统"的资助(编号:2002XGP11)

摘　　要：文章所述头部检测方法,首先采用Mallat小波分解提取的头部特征,作为神经网络的输入,通过构造训练集对BP网络进行训练,自举训练方法提高了神经网络的泛化能力。在此基础上,通过在整个图象上自左至右、自上至下移动窗口,用训练好的神经网络对待识模式进行识别,最后根据启发式规则进行后处理。该算法已经应用于头部跟踪项目中,取得了较好的效果。An application of human's head detection using wavelet transform and artificial neural network is discussed in this paper.Comparing with face detection,head top detection utilizes less features with less distinctions.The system arbitrates with artificial neural network to detect a head top.Wavelet transform acts as an approach to extract informtion of high and low frequency from the pattern,while bootstrap is used to lift up the accuracy.

关 键 词：人脸识别 头部图像 模式识别 头部检测 小波 神经网络 计算机 自动识别系统 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]