Abstrakt. Effektiv och realtid ansiktsdetektering har möjliggjorts genom att använda metoden för rektangel Haar-liknande funktioner med AdaBoost lärande sedan Viola och Jones arbete [12]. I detta papper presenterar vi användningen av en ny uppsättning av distinkta rektangel funktioner, som kallas Multi-block Local Binary Mönster (MB-LBP), för ansiktsdetektering. Den MB-LBP kodar rektangulära regioners intensitet av lokala binära mönster operatör, och de resulterande binära mönster kan beskriva olika lokala strukturer av bilder. Baserat på MB-LBP-funktionerna utvecklas en boosterbaserad inlärningsmetod för att uppnå målet med ansiktsdetektering. För att hantera det icke-metriska funktionsvärdet för MB-LBP-funktioner använder den förstärkande algoritmen multigrenat regressionsträd som sina svaga klassificeringar. Experimenten visar att de svaga klassificeringarna baserade på MB-LBP är mer diskriminerande än Haar-liknande funktioner och original LBP-funktioner. Med tanke på samma antal funktioner illustrerar den föreslagna ansiktsdetektorn 15% högre korrekt hastighet vid en given falsk larmfrekvens på 0,001 än harliknande funktion och 8% högre än den ursprungliga LBP-funktionen. Detta indikerar att MB-LBP funktioner kan fånga mer information om bildstrukturen och visa mer distinkt prestanda än traditionella haar-liknande funktioner, som helt enkelt mäter skillnaderna mellan rektanglar. En annan fördel med MB-LBP-funktionen är dess mindre funktionsset, vilket ger mycket mindre träningstid.
Den använder multi-block lokala binära mönster funktioner och den öka algoritmen för ansiktsdetektering REF.
Face detection based on multi-block LBP representation
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}