【摘 要】
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论文在研究现有经典的人脸检测与识别算法的基础上,构建了一个计算机视觉应用系统框架,并围绕着“人脸检测”与“人脸识别”两大任务,实现了该框架的系统原型。首先,对Viola
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论文在研究现有经典的人脸检测与识别算法的基础上,构建了一个计算机视觉应用系统框架,并围绕着“人脸检测”与“人脸识别”两大任务,实现了该框架的系统原型。首先,对Viola等人提出的基于类Haar特征及AdaBoost的人脸检测算法进行了改进,将原来的离散AdaBoost算法改用允许弱分类器具有连续置信度输出的连续AdaBoost算法,加快了算法的收敛。相应的,将原来的单一阈值弱分类器改为输出几乎可模拟任意概率分布的特征查找表(FST)弱分类器。其次,研究了子空间降维的几种主要方法,包括线性的(PCA和LDA)和非线性的(流形学习)算法,以及在人脸识别中的应用,并给出了对比实验结果。接着,介绍了两种分类器的设计,BP神经网络和支持向量机,提出了一种新的基于Partial Hausdorff距离(PHD)的图像匹配方法,并将该方法与BP神经网络和支持向量机相结合,即:分类器输出的概率最大的前几个候选类别与待识别人脸图像进行匹配,找到最佳的匹配作为最后的输出。最后是人脸识别系统的一些实现细节和程序界面的设计。
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