基于Grabcut和Adaboost算法的人脸识别系统设计与实现.doc

基于Grabcut和Adaboost算法的人脸识别系统设计与实现.doc基于Grabcut和Adaboost算法的人脸识别系统设计与实现
郑鹏程郭中华
宁夏大学物理与电子电气工程学院宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
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摘    要:
使用Adaboost算法实现人脸检测会出现一定的误检率。针对这一问题, 设计了一种在误检情况下的识别系统, 对待识别图像先使用grabcut前景检测算法进行前背景分割, 在一定程度上消除环境因素的影响, 然后对分割结果进行人脸检测和识别。该系统检测部分使用haar级联分类器, 识别部分使用特征脸算法。实验结果表明, 结合grabcut和Adaboost算法系统在识别率和检测率方面均有一定提高, 且识别速度较快。
关键词:
人脸识别; grabcut算法; haar-like特征; Adaboost; opencv;
作者简介:郑鹏程(1993-) , 男, 陕西西安人, 宁夏大学物理与电子电气工程学院硕士研究生, 研究方向为图像处理与计算机视觉;
作者简介:郭中华(1972-) , 男, 山东济南人, 宁夏大学物理与电子电气工程学院、宁夏沙漠信息智能感知重点实验室教授, 研究方向为信号处理、光谱信号处理。
收稿日期:2017-06-29
基金:国家自然科学基金项目(61565014)
Design and Implement of Face Recognition System Based on Grabcut and Adaboost Algorithm
ZHENG Peng-cheng GUO Zhong-hua
School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, NingXia University;
Abstract:
For using Adaboost algorithm to recognize human-face would occur a corresponding false alarm essay has designed and implemented a face recognition system using grabcut algorithm for image to be identified to segment the foreground and background at first when false alarm rate occurred, then using haar cascade classifier and Eigenface algorithm to recognize human-face in results show that in the human-face recognition system using grabcut and Adaboost algorithm relatively improved recognition rate and detection accuracy, the recognit