一种复杂背景下的人脸检测方法.pdfVIP

42 传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies) 2011年 第3O卷 第6期 一 种复杂背景下的人脸检测方法 张云龙，谢泽奇，张会敏，董承廷 (郑州大学 西亚斯国际学院。河南 郑州 451150) 摘 要：针对在复杂背景下现有人脸检测算法存在检测率低和误检率高等问题 ，提出了一种基于改进 AdaBoost算法和肤色校验相结合的彩色图像人脸检测方法。首先对传统 AdaBoost算法进行 了改进 ，通过 改进样本权值参数和弱分类器加权参数，有效地抑制了困难样本权值的过分增大，加强了分类器对样本的 识别能力，并提高了系统的检测率 ；然后将AdaBoost算法检测结果用YCbCr空间的肤色模型进行筛选，过 滤误检的非人脸区域，进一步降低误检率。实验结果表明：该方法在复杂背景下极大地保证改进AdaBoost 算法的人脸检测速度和准确性的同时，降低了误检率，具有较好的鲁棒性。 关键词：人脸检测；AdaBoost算法；肤色模型；样本权值；分类器 中图分类号：TP391．41 文献标识码 ：A 文章编号：1000-9787(2011)06-0042-03 A methodoffacedetectionundercomplicatedbackground ZHANG Yun—long，XIE Ze—qi，ZHANGHui—rain，DONG Cheng-ting (SiasInternationalInstituteofZhengzhouUniversity，Zhengzhou451150，China) Abstract：Aimingatresolvingtheproblemsoffacedetectionalgorithm undercomplicatedbackgroundsuchaslow detectionrateand high false．alarm．rate etc．an effective method offacedetection in colorimagesbased on improvedAdaBoostalgorithm andskincolorispresented．Byimprovingparametersofsampleweightsandweak classifierweighting value，the traditionalAdaBoostalgorithm hasbeen improved．Iteffectively restrainsthe excessiveincreaseofweightsofhardsamples，strengthensthecapacityofclassifierforrecognitionofsamplesand thesystem detectionrateisincreased．ThedetectionresultisscreenedwithYCbCrspaceskincolormodeltofilter error—detected “non—face”area．Theexperimentalresultsindicatethatthismethodassuresthefacedetectionspeed andprecisionofimprovedAdaBoostalgorithm undercomplicatedbackground，decreasesthefalse—alarm—rateand hasstrongrobustness． Keywords：facedetection；AdaBoostalgorithm；skincolormodel；sampleweights；classifier 0 引 言 基础上，提出了一种基于改进AdaBoost算法的级联分类器 近年来 ，人脸检测已经成为模式识别的研究热点之一。