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北京市教委科技计划面上项目(KM201010005012)

作品数：1 被引量：2H指数：1
相关作者：李玉鑑李厚君更多>>
相关机构：北京工业大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金北京市教委科技计划面上项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇ADABOO...
  • 1篇HAAR-L...

机构

  • 1篇北京工业大学

作者

  • 1篇李厚君
  • 1篇李玉鑑

传媒

  • 1篇计算机与数字...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于AdaBoost的眉毛检测与定位被引量：2
2010年
文章利用Haar-Like小波及其扩展特征,把AdaBoost算法应用于眉毛的自动检测与定位。实验数据包括114人的228幅眉毛图像,每人闭眼和睁眼各一幅,分别用于训练和测试,大小均为768×586。通过把这些图像缩小1/10后进行AdaBoost训练,解决了其速度较慢和对内存需求较高的问题。实验结果表明,AdaBoost级联分类器的训练耗时约2.7s,测试耗时每幅图像约24ms,对眉毛检测和定位测试的精度达到了97.4%。
李厚君李玉鑑
关键词：HAAR-LIKE特征
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共1页<1>
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