本發明公開了一種基于自適應閾值調整拒識子空間學習的人臉檢測方法,步驟為:S1,采集人臉和非人臉圖像,進行灰度和尺寸歸一化處理后形成訓練樣本集合;S2,利用訓練樣本集合,采用Boosting算法和互信息最大化準則訓練人臉檢測模型中第k層的強分類器;S3,采用修正的互信息最大化學習準則自適應的調整人臉檢測模型中第k層強分類器的最優拒識閾值,得到帶拒識的強分類器;S4,利用帶拒識的強分類器在訓練集上篩選出拒識的樣本作為第k+1層分類器的訓練樣本;S5,重復S2至S4直至滿足收斂性條件;S6,利用帶拒識的強分類器對待檢測的圖像進行人臉檢測。該方法縮減人臉檢測模型的復雜度,提高人臉檢測模型的靈活性。
聲明:
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