基于维奥拉-琼斯算法的改进人脸检测器任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

(1)通过完成毕业设计,熟练掌握C 和Matlab编程语言,了解数字图像处理,计算机视觉与模式识别的典型算法。

(2)对人脸检测和人脸识别有较为深刻的认识。

(3)了解VJ检测器在以往检测方法上的改进,了解算法原理,介绍改进的人脸检测器,通过在标准的数据库上实验验证算法的有效性。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

人脸检测是广泛的应用于检测图像或影像中是否存在人脸的计算机技术,是人脸识别的首要环节,也是极为重要的一个环节。人脸检测也是实现机器智能化的重要步骤之一。在2001年,Viola和Jones在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,设计了针对人脸检测更有效的特征,并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联,这不仅是人脸检测技术发展的一个里程碑,也标志着计算机视觉领域的研究成果开始具备投入实际应用的能力,这个算法被称为Viola-Jones检测器。之后主要从找到更有效的特征和新的分类器对其进行改进。

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3. 主要参考文献

Viola, P., Jones, M. J. (2004). Robust real-time face detection. International Journal of Computer Vision, 57(2), 137–154.

Viola, P., Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1, I–511–I–518.

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