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题名基于SURF与Hough森林的人脸检测研究
被引量：3
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作者
严明君
项俊
罗艳
侯建华
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机构
中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室
中南民族大学电子信息工程学院
华中科技大学自动化学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第7期301-305,F0003,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61141010)
武汉市科技供需对接计划项目(201051824575)
+1 种基金
湖北省自然科学基金项目(2012FFA113)
中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(CZY13033)资助
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文摘
为实现复杂场景中的人脸检测与定位,提出了一种基于快速鲁棒特征SURF与Hough森林的人脸检测算法。采用SURF局部特征构建Hough森林分类器,每个叶子节点存储类别信息与特征点到达目标中心的偏移量,在图像局部外观与Hough投票之间建立映射关系,生成有监督的判别式的码本,获得可靠的概率Hough投票,以此预测目标中心位置,提高了检测精度。与此同时,采用SURF局部特征提取图像兴趣点有助于减小计算量、加快检测速度。实验证明了所提算法的有效性。
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关键词
SURF
hough森林
决策树
训练分类器
概率hough投票
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Keywords
SURF, hough forest, Decision tree, Training classifier, Probabilistic hough voting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于随机森林的目标检测与定位
被引量：7
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作者
刘足华
熊惠霖
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机构
上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第13期5-8,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60775008
61075106)
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文摘
为解决复杂图像中的目标检测与定位问题,提出一种基于随机森林的目标检测与定位算法。采用SIFT局部特征构造随机森林分类器,以一个决策树中的全部叶子节点构成一个树型结构的判别式码本模型,从而获得更可靠的概率Hough投票,加快目标检测速度。实验结果证明,该算法效率较高,可用于复杂场景下的目标检测与定位。
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关键词
随机森林
结构模型学习
SIFT局部特征
判别式码本模型
概率hough投票
目标遮挡
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Keywords
random forest
structural model learning
Scale Invafiant Feature Transform（SIFT） local feature
discriminative codebook model
probabilistic hough vote
object occlusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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