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Towards a Robust Face Detector

机译:朝着强大的面部探测器

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摘要

In this work we present the preliminary results of a face detection system based on an hybrid approach: it combines typical feature-based techniques with image-based analysis, in order to better exploit the main characteristics available in the input image. Different modules contribute to the face detection task: 1) a template-based approach initially proposed in [12], 2) an edge-extraction technique well suited to deal with illumination-changes, 3) a multiple-classifier specifically designed to discard false positives and 4) a novel method based on a featureless representation of the eye-patterns that further improves the face/non-face discrimination. The experimental results show that the system can localize faces in images with complex background, even in presence of strong illumination changes.
机译:在这项工作中,我们提出了基于混合方法的面部检测系统的初步结果:它结合了基于图像的分析的基于特征的技术,以便更好地利用输入图像中可用的主要特征。不同的模块有助于面部检测任务:1)最初在[12],2)中最初提出的基于模板的方法,其边缘提取技术非常适合处理照明变化,3)专门设计用于丢弃假的多分类器阳性和4)基于进一步改善面/非面孔歧视的眼睛模式的无特征表示的新方法。实验结果表明,该系统可以在具有复杂背景下的图像中的面部定位在图像中,即使存在强烈的照明变化。

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