摘要
针对低分辨率的视频监控图像在复杂环境中不能有效地将人脸检测出来,提出结合BP神经网络的肤色训练和肤色分割,形成一个检测兴趣区域,利用改进的Adaboost算法来完成人脸检测。实验结果表明,改进的方法提高了人脸检测的准确率,降低了视频监控图像的误检率。
Face can＇t be detected effectively from low-resolution video surveillance image in some circumstance,by combining the skin color training and segmentation of BP neural network,a detection area of interest is formed,the improved Adaboost algorithm is used for face detection.The experimental results show that the proposed method improves face detection accuracy and reduces the false detection rate of video surveillance images.
出处
《桂林电子科技大学学报》
2013年第4期319-322,共4页
Journal of Guilin University of Electronic Technology
基金
国家自然科学基金(61262074
61162008)
广西可信软件重点实验室主任基金(kx201101)
广西高校优秀人才资助计划(桂教人201065)
广西自然科学基金(2012GXNSFCA053009)
广西教育厅科研项目(201204LX126)
