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Improving Face Detection Using AdaBoost Based on Skin Color Model

【摘要】:As skin color detection had high false acceptance rate in color image with complex background and AdaBoost algorithm did not work well in multi-pose and multi-face images. A novel face detection system is presented in this paper. The system combines two algorithms for face detection to achieve better detection rate. The two algorithms are skin color detection and AdaBoost algorithm. In the first module, skin color segmentation and morphological operator were used to detect skin region, these regions were filtered in terms of the statistical characteristics of human face to form candidate face regions. In the second module, these regions were scanned by cascade classifier based on AdaBoost for more accurate face detection. The experimental results show that the new approach has achieved high detection rates and low false positives.

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