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如何提高复杂环境下的人脸识别的增强算法资料概述
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2018-11-14
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针对复杂环境下人脸识别速度慢、精度低的问题，提出了一种人脸识别算法。首先，将AdaBoost结合肤色检测进行人脸检测。利用快速肤色分割技术对候选人脸区域进行筛选。同时，利用Haar特征对分类器进行训练，进一步提高复杂背景下的检测性能和精度。然后，采用基于线性判别分析的人脸识别方法（LDA）。LDA算法是一种对样本进行分类的监督学习方法。通过应用样本的标签信息，找到最优投影子空间来完成分类。实验结果表明，该算法大大提高了识别速度和识别精度。
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