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J-GLOBAL ID：201702291058121145   整理番号：17A1261142

多チャネル投影ハールは顔検出のための方法を特徴とする【Powered by NICT】

A multi-channel projection haar features method for face detection

著者 (3件)： Tianhuang Li (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096) ,  Jian Dong (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096) ,  Wankou Yang (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： YAC  ページ： 148-153  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多チャネルマップ判別投影Haar特徴に基づく顔検出アルゴリズムを提案した。多チャネルマップは,顔画像,照明の影響と画像中のノイズを低減できるから抽出した。正と負の訓練サンプルに基づいて,増強されたHaar特徴は線形判別射影,特徴の識別能力を向上させることができるによって得た。訓練サンプルにおける強化されたHaar特徴の多チャンネルマップにおける応答は,以前に述べた二段階に基づいて計算した。その後,非対称迅速ブースティング法を用いた集合弱い分類器を生成した。強力な分類器の重量としきい値は線形非対称分類器により調整した。この方法は,特徴の識別能力を改善するだけでなく,非平衡正と負の標本空間の合理的な分割を実現した。実験は,提案した方法を用いて検出率はオリジナルな方法,FDDBデータセット上で従来型アルゴリズムよりもより競争力を示すと比較して増加することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 顔画像 ,  射影 ,  非平衡状態 ,  画像 ,  *非対称性 ,  雑音 ,  アルゴリズム ,  線形性
準シソーラス用語： 検出率 ,  ブースティング ,  検出アルゴリズム ,  *顔検出 ,  *マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多チャネル ,  投影 ,  顔検出