基于小波不变矩和SCNN的多姿态人脸检测
针对彩色图像中多姿态人脸检测问题，提出了一种基于小波不变矩和自组织竞争神经网络的检测方法。这种方法能够从复杂背景的中定位各种姿态人脸。 首先用肤色检测法来获取候选区域,限制了后续的搜索范围,提高了算法的效率。与其它多姿态人脸检测算法相比,它不是先设计一个角度检测器测试图像旋转角度,再交由相应的人脸检测器进行检测。它是直接将图像的小波不变矩作为检测器的输入来进行检测的。由于小波不变矩能有效地提取候选区域的局部特征而且具有旋转不变性,它可以对各种姿态的人脸进行有效地识别。而本文检测器选用的自组织竞争神经网络,它具有很强的自组织和学习能力,能够大大节约训练时间。实验证明,本算法能够识别各种姿态人脸,算法具有高速度、高精度的特点。
肤色检测 多姿态人脸检测 小波不变矩 自组织竞争神经网络
叶政春 林宏基
福州大学数学与计算机科学学院计算机科学与技术系 福州 350002
国内会议
合肥
中文
675-678
2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）