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摘要
设计了一种新颖的双向层级结构分类器,并将其应用于面部特征点的定位。该分类器在训练过程中对正例样本和反例样本交替进行重采样,因而与采用传统的单向层级分类器的面部特征定位方法相比,采用这种新的双向层级结构分类器的方法具有以下优点:可以应对大规模的数据集;可以处理存在复杂变化的正反例样本;而且无论是在训练过程还是在测试过程,其算法都能快速地过滤大量的"易分"样本,执行效率非常高。在两个公开测试数据库上的实验结果表明,采用双向层级结构分类器的方法可以实现准确、快速的特征点定位。
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设计了一种新颖的双向层级结构分类器,并将其应用于面部特征点的定位。该分类器在训练过程中对正例样本和反例样本交替进行重采样,因而与采用传统的单向层级分类器的面部特征定位方法相比,采用这种新的双向层级结构分类器的方法具有以下优点:可以应对大规模的数据集;可以处理存在复杂变化的正反例样本;而且无论是在训练过程还是在测试过程,其算法都能快速地过滤大量的"易分"样本,执行效率非常高。在两个公开测试数据库上的实验结果表明,采用双向层级结构分类器的方法可以实现准确、快速的特征点定位。
