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论文编号 201612-652
论文题目 基于Adaboost和卷积神经网络的人脸检测方法对比分析
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基于Adaboost和卷积神经网络的人脸检测方法对比分析

首发时间:2016-12-30

杨倩 1   

杨倩( 1989-),女,硕士研究生,主要研究方向:深度学习

谢东亮 1   

谢东亮( 1974-),男,教授,主要研究方向:高速无线网络,移动云计算,机器智能,数据

  • 1、北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876

摘要:本人脸检测一直是计算机视觉中研究最多的主题之一。基于Adaboost和基于卷积神经网络(Convolutonal Nenural Networks,CNN)的人脸检测一直是计算机视觉中研究最多的主题之一。关本文实现并比较了目前最常用到的两类面部检测技术--基于Adaboost的人脸检测和基于CNN的人脸检测,分别从检测流程、具体检测算法及检测性能这三个部分对两种人脸检测方法进行对比分析,然后分别给出了这两种人脸检测方法的实用性,最后提出了人脸检测中存在的主要问题集其发展趋势。

关键词: Adaboost CNN 人脸检测

For information in English, please click here

Contrastive Analysis of Face Detection Methods Based on Adaboost and CNN

YANG Qian 1   

杨倩( 1989-),女,硕士研究生,主要研究方向:深度学习

XIE Dongliang 1   

谢东亮( 1974-),男,教授,主要研究方向:高速无线网络,移动云计算,机器智能,数据

  • 1、Institute of Network Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

Abstract:Face detection has been one of the most studied topics in computer vision. This paper realizes and compares two types of face detection technologies, which are the longest used - face detection based on Adaboost and face detection based on Convolution Neural Network (CNN), respectively from the detection process, the specific detection algorithm and detection performance of the three parts of these two methods of face detection were compared, and then were given the applicability of these two kinds of face detection methods, and finally put forward the main problems in face detection and its developmentContrastive Analysis of Face Detection Methods Based on Adaboost and Convolution Neural Network trend .

Keywords: Adaboost CNN face detection

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杨倩,谢东亮. 基于Adaboost和卷积神经网络的人脸检测方法对比分析[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2016-12-30]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201612-652.

No.4715542117709314****

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