本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)閾值調(diào)整拒識子空間學(xué)習(xí)的人臉檢測方法,步驟為:S1,采集人臉和非人臉圖像,進行灰度和尺寸歸一化處理后形成訓(xùn)練樣本集合;S2,利用訓(xùn)練樣本集合,采用Boosting算法和互信息最大化準則訓(xùn)練人臉檢測模型中第k層的強分類器;S3,采用修正的互信息最大化學(xué)習(xí)準則自適應(yīng)的調(diào)整人臉檢測模型中第k層強分類器的最優(yōu)拒識閾值,得到帶拒識的強分類器;S4,利用帶拒識的強分類器在訓(xùn)練集上篩選出拒識的樣本作為第k+1層分類器的訓(xùn)練樣本;S5,重復(fù)S2至S4直至滿足收斂性條件;S6,利用帶拒識的強分類器對待檢測的圖像進行人臉檢測。該方法縮減人臉檢測模型的復(fù)雜度,提高人臉檢測模型的靈活性。
聲明:
“基于自適應(yīng)閾值調(diào)整拒識子空間學(xué)習(xí)的人臉檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)