Detta papper ger effektiva och robusta algoritmer för realtid ansiktsdetektering och igenkänning i komplexa bakgrunder. Algoritmerna implementeras med hjälp av en serie av signalbehandlingsmetoder inklusive Ada Boost, kaskadklassning, Local Binary Mönster (LBP), Haar-liknande funktion, ansiktsbild förbehandling och Principal Component Analysis (PCA). Ada Boost algoritmen implementeras i en kaskadklassare för att träna ansikts- och ögondetektorer med robust detektionsnoggrannhet. LBP-deskriptorn används för att extrahera ansiktsfunktioner för snabb ansiktsdetektering. Ögats detektionsalgoritm minskar detektionsfrekvensen för falska ansikten. Den upptäckta ansiktsbilden bearbetas sedan för att korrigera orienteringen och öka kontrasten, därför bibehåller hög ansiktsigenkänning noggrannhet. Slutligen, PCA algoritmen används för att känna igen ansikten effektivt. Stora databaser med ansikten och icke-ansiktsbilder används för att utbilda och validera ansiktsdetekterings- och ansiktsigenkänningsalgoritmer. Algoritmerna uppnår en total sann positiv frekvens på 98,8% för ansiktsdetektering och 99,2% för korrekt ansiktsigenkänning.
Sann positiva resultat från kombinationen av algoritmer nådde 98,8% för ansiktsdetektering och 99,2% för korrekt ansiktsigenkänning REF.
Real-Time Face Detection and Recognition in Complex Background
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Signal and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}