基于改进的LBP特征的AdaBoost算法与肤色检测相结合的人脸检测的综述报告

基于改进的LBP特征的AdaBoost算法与肤色检测相结合的人脸检测的综述报告人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以应用于人机交互、安防、人脸识别等领域。目前，基于机器学习的人脸检测方法

LBPAdaBoost 基于改进的特征的算法与肤色检测 相结合的人脸检测的综述报告 人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以应用于 人机交互、安防、人脸识别等领域。目前，基于机器学习的人脸检测方 AdaBoost 法已经成为该领域的主流，其中基于算法的人脸检测方法得到 LBPAdaBoost 了广泛的应用。本文将介绍一种基于改进的特征的算法与 肤色检测相结合的人脸检测方法。 LBPLBPLocal Binary Pattern 首先，我们来了解一下特征。（）是一 LBP 种局部纹理特征描述符，它可以对灰度图像的纹理特征进行描述。在 8 算法中，我们可以将一个像素的灰度值与它周围的个像素的灰度值进 行比较，如果周围像素的灰度值大于该像素的灰度值，则该像素对应的 108 二进制位设为，反之设为。最后将这些二进制位组成一个位二进制 LBPLBP 数，就得到了该像素的值。通过对一张图像的每个像素都进行 LBP 值计算，就可以得到该图像的特征。 AdaBoostAdaBoostAdaptive 其次，我们来了解一下算法。（ BoostingAdaBoost ）是一种将弱分类器集合成强分类器的算法。在算法 中，我们将分类器称为弱分类器，然后训练一组弱分类器，使它们能够 提供比随机猜测更好的分类能力。训练过程中，每个弱分类器将被赋予 一个权重，这些权重代表了其对总分类器的贡献。最后，我们将这些弱 分类器的加权和作为总分类器的输出。 LBPAdaBoost 基于改进的特征的算法与肤色检测相结合的人脸检测 方法的流程如下： 1. 首先，利用肤色检测算法排除掉不可能出现人脸的区域，减小后 续检测的计算量。 2. LBPLBP 然后，利用改进的特征提取人脸区域的特征。改进的特 LBP 征在传统的特征的基础上，引入了灰度方差的考虑，可以更好地描