【摘 要】
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该文对彩色序列图像的人脸检测和识别进行了深入研究,提出了一个完整、新颖的检测识别算法,并将其实现.该算法从结构上可分为两大部分,即人脸检测和人脸识别.人脸检测又可以
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该文对彩色序列图像的人脸检测和识别进行了深入研究,提出了一个完整、新颖的检测识别算法,并将其实现.该算法从结构上可分为两大部分,即人脸检测和人脸识别.人脸检测又可以分为:人脸预检测和人脸验证与面部特征定位.人脸预检测通过肤色检测和运动检测找到人脸可能出现的区域,即人脸候选区域;人脸验证利用几何特征和灰度分布特征对人脸候选区域进行验证,找到真实的人脸区域;面部特征定位则是利用人眼的对称特性和嘴唇颜色信息,来定位眼睛和嘴巴.人脸识别也可以分为两个部分:人脸整体特征提取和人脸识别分类器.人脸整体特征提取使用了离散K-L变换计算得到特征脸;人脸识别分类器采用的是支撑向量机.该文的实验结果为:人脸检测正确率达到96.5﹪;面部特征定位正确率达到90.2﹪;使用二阶多项式核函数的支撑向量机,人脸识别正确率达到97.26﹪(使用20维特征向量)和98.35﹪(使用30维特征向量).实验主要采用上海交通大学图像处理与模式识别研究所人脸识别课题组拍摄的SJTU-IPPR-SFD人脸数据库.
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