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文档简介

1、南京理工大学硕士学位论文基于AdaBoost的快速人脸检测算法若干问题研究姓名:杜杰申请学位级别:硕士专业:控制理论与控制工程指导教师:茅耀斌20070701 本。表3.4是基于统计的不同方法使用的样本规模:表3.4不同人脸检测方法使用的样本集规模基于事例学习(Sun&f3I】基于线性子空间(Y幻gpo基于人工神经网络(P.owley【3”基于AdaBoost方法(Violatl。14141501681015750491661898422800010000文献【30,33】大量的入脸样本通过对少量的样本变换得到。对正面人脸样本进行旋转等变换是制作大量人脸样本较为快捷的途径。表3.5不同

2、子窗口内矩形特征总数由表3.5的数据可见:样本的大小对矩形特征数量影响很大,而矩形特征数量对训练速度有较为显著的影响。在系统使用的特征原型较多时,较小的样本应该是很好的选择,这样矩形特征的数量可以控制在一个比较合理的范围内。本文的系统使Bsooo个人脸样本和5000个非人脸样本,样本大小为24x24,部分样本示例如图3.15所示:(a人脸样本示例图3.15训练样本示例(b非人脸样本示例 第43页(1人脸姿态人脸在空间中的旋转有三种,即绕水平轴旋转(俯仰、绕垂直轴旋转(摇摆和绕视平面法向轴旋转(倾斜,如图3,16所示; 图3.16人脸在空问的旋转(来自文献【58】本文参照文献58】将人脸按摇摆角

3、度分为5个类别:即左侧面、左半侧面、正面、右半侧面和右侧面。分别对应卜9舻,一50口】、卜5伊,之00】、卜20*,+20小【+2矿,+5伊】、【+509,+90。】。每个类别还覆盖倾斜卜15,+159,俯仰【-20。,+20。】。图3.17是各种姿态人脸样本示例,其中第l行为正面人脸,第2行为半侧面人脸,第3行为全侧面人脸: 图3.17标准人脸样本按照以上的分类标准,本文对训练中使用的样本集进行了统计,各种姿态的样本比例如下表所示:表3.6人脸样本姿态统计数量比例46O.9290518.1363872.763987.96130.26通常所说的正面人脸是指旋转角度在摇摆_20。,+20。】、倾斜-lY,+15。】和俯仰【之O。,+20。

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