一种改进的基于SNoW的人脸定位算法

摘要

为了提高人脸定位算法的执行效率和鲁棒性,以传统的SNOW(Sparse Network of Winnows)算法为理论基础,提出一种新的人脸定位算法.样本特征提取时将亮度做了局部二值化映射,训练分类器时训练了人脸和非人脸2个网络,利用这2个网络的输出结果之差进行分类,使用采样的方法检测不同大小的人脸,使用遮罩避免头发和表领的干扰.实验结果表明,新算法比传统算法节约计算资源,提高了执行效率,提升了算法对于表情、遮盖、光照、姿势、大小鲁棒性.