基于支持向量新穎檢測的人臉檢測.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩48頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、近年來,由于人臉檢測在安全訪問控制、視覺監(jiān)測、數(shù)字視頻處理、基于內(nèi)容的檢索和新一代人機(jī)界面等領(lǐng)域的應(yīng)用價值,已經(jīng)受到研究者的普遍重視。目前大量的人臉檢測方法已經(jīng)被提出,這些方法主要都集中在兩個方面,一是如何表征一幅人臉圖像,即人臉圖像特征的提??;二是針對提取的人臉特征設(shè)計有效的分類器,進(jìn)行人臉與非人臉地分類。本文研究支持向量新穎檢測算法在人臉檢測上的應(yīng)用問題,并提出改進(jìn)的算法以實(shí)現(xiàn)檢測速度上的提高。主要包括如下三個方面的內(nèi)容。
 

2、  標(biāo)準(zhǔn)的支持向量新穎檢測算法被應(yīng)用于人臉檢測,取得了不錯的檢測精度,但是其檢測速度有待提高。針對此問題,我們提出了級聯(lián)支持向量新穎檢測方法。該方法受到級聯(lián)分類器集成的啟發(fā),引入級聯(lián)的思想,構(gòu)造了我們的方法。實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了級聯(lián)支持向量新穎檢測方法的有效性,在保證檢測精度和標(biāo)準(zhǔn)的支持向量新穎檢測算法一樣的前提下,能夠縮短檢測時間。
   在級聯(lián)支持向量新穎檢測方法中,要得到較高的檢測率,我們?nèi)匀灰A糨^多的支持向量,這就會影響檢

3、測速度。為此,我們提出了一種稀疏支持向量新穎檢測方法,該方法采用了兩種稀疏技術(shù):1范數(shù)正則和Hinge損失函數(shù),能夠?qū)е铝己玫南∈栊?,?xùn)練得到的稀疏支持向量個數(shù)較少,這樣的話就會提高檢測速度。我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了在精度不損失條件下,利用極少的稀疏支持向量能夠?qū)崿F(xiàn)快速的人臉檢測。
   在仿真試驗(yàn)的檢測過程中,對實(shí)際圖像的搜索工作是單獨(dú)完成的,其時間并沒有計入檢測時間中。實(shí)際上對圖像的掃描也列入到檢測時間內(nèi),但是由于圖像掃描的過程

4、太費(fèi)時,一般都事先掃描后保存,并不是實(shí)時進(jìn)行處理。為了提高圖像搜索速度,我們提出了一種基于線性濾波器的快速圖像搜索算法。二維線性濾波器能夠利用了兩個二維矩陣之間的卷積來實(shí)現(xiàn)兩個向量之間的內(nèi)積,使得我們能快速地處理實(shí)際圖像的搜索,并同時給出檢測結(jié)果。由于該方法只能采用線性核,而且用1類分類方法得到的檢測結(jié)果不理想,因此我們用了兩分類的稀疏支持向量機(jī)來進(jìn)行檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法能夠大大降低圖像搜索時使用循環(huán)帶來的時間復(fù)雜度,大大提高了檢

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論