基于EM-PCA和级联分类器的人脸检测 (2008年)

为了提高人脸检测的速度及鲁棒性，提出了一种基于级联分类器和期望最大、主成分分析（EM-PCA）的人脸检测方法。该方法在训练阶段利用不同分辨率的训练样本来训练2个fisher线性分类器，再利用EM-PCA提取特征来训练非线性支持向量机（SVM）；在检测阶段，首先通过2个fisher线性分类器快速过滤掉大量的背景区域，再利用非线性支持向量机对余下的候选区域进行进一步验证，以确认是否为人脸。实验结果证明了该方法的有效性和正确性。