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黄畅

作品数:2 被引量:110H指数:2
供职机构:清华大学计算机科学与技术系更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇人脸
  • 1篇人脸表情
  • 1篇人脸检测
  • 1篇ADABOO...
  • 1篇查找表

机构

  • 2篇清华大学

作者

  • 2篇武勃
  • 2篇艾海舟
  • 2篇黄畅
  • 1篇王宇博

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机辅助设...

年份

  • 2篇2005
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
人脸表情的实时分类被引量:21
2005年
提出一种基于连续Adaboost算法的人脸表情实时分类方法.使用Haar特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出人脸表情分类器.实验结果表明:文中方法与支持向量机方法相比,对于人脸表情分类的正确率相当,而速度快近300倍,具有实时性和非常明显的应用价值.
王宇博艾海舟武勃黄畅
关键词:ADABOOST查找表
基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测被引量:90
2005年
提出了一种基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测方法.人脸按其三维姿态被划分成若干个视点子类,针对每个子类使用Haar型特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出基于视图的瀑布型人脸检测器.为了提高检测速度,使用了多分辨率搜索和姿态预估计策略.对于正面人脸检测,在CMU+MIT的正面人脸测试集合上检测的正确率为94.5%,误报57个;对于多视角人脸检测,在CMU侧面人脸测试集合上检测的正确率为89.8%,误报221个.在一台PentiumⅣ2.4GHz的PC上,处理一幅大小为320×240的图片平均需80ms.实验结果表明该方法十分有效,具有明显的应用价值.
武勃黄畅艾海舟劳世竑
共1页<1>
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