%0 Journal Article
%T 融合 YCbCr 肤色模型与改进的 Adaboost 算法的人脸检测
%A 崔 鹏
%A 燕天天
%J 哈尔滨理工大学学报
%D 2018
%R 10． 15938/j． jhust． 2018． 02． 016
%X 提出了一种将人脸肤色检测与改进的 Adaboost 算法相结合的人脸检测方法。将人脸 图像从 ＲGB 颜色空间映射到 YCbCr 颜色空间，建立肤色模型进行人脸相似度求取，通过形态学处 理得到候选人脸区域。在训练阶段，通过调整加权误差分布限制目标类权重的扩张，通过修改目标 权重更新抑制训练退化和训练目标类权重分布过适应现象。用改进的 Adaboost 算法对得到的人 脸候选区域进行检测，提高了检测速度。实验结果表明，该算法抑制了训练目标类权重过适应现 象，有效的提高了检测率和检测速
%K 人脸检测
%K 肤色检测
%K YCbCr 颜色空间
%K Adaboost 算法
%K 权重
%U http://hlgxb.hrbust.edu.cn//oa/darticle.aspx?type=view&id=20180216