摘要
通过对二阶段的子空间方法的研究,提出了基于线性SVM子空间的正面人脸检测方法.首先构造线性SVM粗分类滤波器,然后在线性SVM粗分类滤波器分割的子空间内构造高斯核的非线性SVM分类器.检测时,为了加快速度引入了平均脸模板匹配进行粗筛选,然后依次通过线性SVM粗分类滤波器、非线性SVM分类器进行人脸检测.
As an instance of the 2-stage Subspace Approach, a frontal method is proposed. A linear SVM classifier is trained as a filter to produce a subspace in which a non-linear SVM classifier with Gaussian kernel is trained for face detection. In detection procedure, a template matching is first used to coarse filtering for speeding up, then the face detection is given by the linear SVM filter and the non-linear SVM filter in turn.
出处
《信阳师范学院学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第2期291-293,共3页
Journal of Xinyang Normal University(Natural Science Edition)
基金
河南省自然科学基金项目(0311012600)
关键词
子空间
正面人脸检测
支持向量机
subspace
obverse face detection
support vector machine
作者简介
通讯联系人，E-mail：xyz19991999@163．com 赵秀英（1968-），女，河南商丘人，讲师，硕士，主要从事模式识别，计算机系统结构研究
