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文檔簡介

1、南京理工大學碩士學位論文基于AdaBoost的快速人臉檢測算法若干問題研究姓名:杜杰申請學位級別:碩士專業(yè):控制理論與控制工程指導教師:茅耀斌20070701 本。表3.4是基于統(tǒng)計的不同方法使用的樣本規(guī)模:表3.4不同人臉檢測方法使用的樣本集規(guī)?；谑吕龑W習(Sun&f3I】基于線性子空間(Y幻gpo基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(P.owley【3”基于AdaBoost方法(Violatl。14141501681015750491661898422800010000文獻【30,33】大量的入臉樣本通過對少量的樣本變換得到。對正面人臉樣本進行旋轉等變換是制作大量人臉樣本較為快捷的途徑。表3.5不同

2、子窗口內矩形特征總數(shù)由表3.5的數(shù)據(jù)可見:樣本的大小對矩形特征數(shù)量影響很大,而矩形特征數(shù)量對訓練速度有較為顯著的影響。在系統(tǒng)使用的特征原型較多時,較小的樣本應該是很好的選擇,這樣矩形特征的數(shù)量可以控制在一個比較合理的范圍內。本文的系統(tǒng)使Bsooo個人臉樣本和5000個非人臉樣本,樣本大小為24x24,部分樣本示例如圖3.15所示:(a人臉樣本示例圖3.15訓練樣本示例(b非人臉樣本示例 第43頁(1人臉姿態(tài)人臉在空間中的旋轉有三種,即繞水平軸旋轉(俯仰、繞垂直軸旋轉(搖擺和繞視平面法向軸旋轉(傾斜,如圖3,16所示; 圖3.16人臉在空問的旋轉(來自文獻【58】本文參照文獻58】將人臉按搖擺角

3、度分為5個類別:即左側面、左半側面、正面、右半側面和右側面。分別對應卜9艫,一50口】、卜5伊,之00】、卜20*,+20小【+2礦,+5伊】、【+509,+90?！?。每個類別還覆蓋傾斜卜15,+159,俯仰【-20。,+20。】。圖3.17是各種姿態(tài)人臉樣本示例,其中第l行為正面人臉,第2行為半側面人臉,第3行為全側面人臉: 圖3.17標準人臉樣本按照以上的分類標準,本文對訓練中使用的樣本集進行了統(tǒng)計,各種姿態(tài)的樣本比例如下表所示:表3.6人臉樣本姿態(tài)統(tǒng)計數(shù)量比例46O.9290518.1363872.763987.96130.26通常所說的正面人臉是指旋轉角度在搖擺_20。,+20?！?、傾斜-lY,+15?！亢透┭觥局甇。,+20。

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