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基于多分类器组合的人脸检测

李士进  俞峰  
【摘要】：本文从模式识别多分类器组合角度研究了复杂背景下多角度的人脸检测,提出了基于神经网络和隐马尔可夫模型组合的人脸检测新方法,即首先利用神经网络来获得人脸的旋转角度,然后再利用改进的隐马尔可夫模型来验证旋正后的正面端正人脸。实验表明,本文方法十分有效,能够检测复杂背景下任意旋转角度的任意大小的人脸。

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