宠物猫脸检测的方法研究
摘要：
目标识别是计算机视觉和模式识别领域非常活跃的研究课题.针对生物特征的识别都围绕着"人"来展开,人脸识别,表情识别,性别识别,虹膜识别,手势识别等等.而日常生活中常见的动物如猫狗,牛羊等亦开始出现在目标检测和识别中.特别地,猫,狗等宠物越来越受到人们的关注. 本文以最常见的宠物——猫为研究对象,提出了一种应用于数码相机的基于机器学习的由粗到精(coarse-to-fine)的猫脸检测方法.首先,基于Haar-like特征的AdaBoost学习算法训练一个粗级的猫脸检测器.这个粗分类器能够快速地检测出不同尺度的猫脸,在微软猫脸图片库(含猫脸图片10000幅)上测试达到85%的检测率,但误检较高,误检猫脸占实际猫脸总数的27%.为了排除误检,级联一个基于HOG特征SVM分类器,对粗级分类器的检出框归一化大小后作二次分类,将其结果作为最终分类结果,误检猫脸数目由281个下降至21(猫脸总数10098). 粗检测器使用基于查找表型弱分类器的Gentle AdaBoost算法训练而成.Gentle Adaboost是连续Adaboost(Real AdaBosst)改进.与Real AdaBosst相比,Gentle Adaboost的弱分类器输出函数在数值上更稳定.而查找表型弱分类器能减少Haar特征数,更好的表达正样本和负样本的分布.粗检测器的目的是利用Haar+Adaboost分类模式的快速检测能力,避免了HOG+SVM分类模式准确率高但耗时巨大的问题;精检测器利用HOG+SVM分类模式出色的区分度弥补了粗检测器速度快但准确率不高的缺陷.
展开
DOI：
CNKI:CDMD:2.2010.204678
相关知识
宠物猫与主人照片合成“猫脸人”
啮齿类动物抑郁症模型的行为学检测方法
基于宠物猫行为语言的互动式家具设计研究
给宠物猫洗脸的方法
基于宠物猫行为语言的互动式家具设计研究.pdf
宠物猫家具设计研究
基于联动生理指标检测的宠物健康评估方法及系统
瑞士摄影师用宠物猫与主人照片合成奇趣“猫脸人”
宠物猫狗谁更爱主人？研究发现狗狗的爱高5倍
瑞士摄影师用宠物猫与主人照片合成奇趣“猫脸人”图片频道
网址: 宠物猫脸检测的方法研究 https://m.mcbbbk.com/newsview121729.html
| 上一篇: 死于类风湿性关节炎，南非8岁宠物 |
下一篇: 【养狗经验分享】老年犬后腿关节炎 |
