基于肤色和改进AdaBoost算法的人脸检测 (2012年)

提出了一种基于肤色和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。从被检图像中分割出肤色区域从而得到包含一系列人脸静态特征的候选人脸区域。针对传统AdaBoost算法在训练过程中的过增益现象提出了一种新的权重更新方法，同时在训练过程中构建级联分类器。通过级联分类器对候选人脸区域进行扫描来准确定位人脸。大量的实验结果表明，所提出的方法在人脸检测上取得了较好的效果。