基于改进型深度LLE和随机森林的人脸检测算法-论文.pdf

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1、第37卷第4期电子器件V01．37No．4ChineseJournalofElectronDevicesAug．20142014年8月FaceDetectionAlgorithmBasedonModifiedDepthLLEandRandomForestSONGQuanyou，LIWangao(1．DepartmentofTrafficEngineenng，HenanVocationalandTechnicalCollegeofCommunications，Zhengzhou450052，China2．ComputerCollege，HenanInstituteofEngineerin

2、g，Zhengzhou451191，China)Abstract：Forthecharacteristicsoffacedetection，anovelfacedetectionalgorithmbasedonmodifieddepthLocallyLinearEmbedding(LLE)andRandomForestisproposed．Firstly，thedepthinformationofimagesarecollectedbyKinect，andthethree—dimensionalimagedatabasecanbeestablishedbythedepthinforma

3、tionandcolourinformation．Secondly，thedimensionofdatasetsarereducedbymodifiedLLE，andtheoptimalresultsofdatadimensionreductioncanbegotten．Thetrainingsetsaregottenbytheproportionofdatasets，anddataclassifiercanbegottenbyRandomForest．Finally，thetestsetsareinput，andthefacedetectioncanbeachieved．Thetwo

4、classesofdatasetsareselectedastheexperimentaldata，whichconsistofYaleandJAFFE．Theexperimentresultsshowthattheproposedmethodnotonlyhasagreateffecttoachievefacedetection，butthedetectionrateishigherthanthetraditionalalgorithmsabout7％．Keywords：facedetection；locallylinearembedding(uJE)；depth；dimension

5、reduction；randomforestEEACC：6210Cdoi：10．3969／j．iSSn．1005-9490．2014．04．010基于改进型深度LLE和随机森林的人脸检测算法水宋全有，李万高(1．河南交通职业技术学院交通信息工程系，郑州450052；2．河南工程学院计算机学院，郑州451191)摘要：针对人脸检测问题的特点，提出一种基于改进型深度LLE(LocallyLinearEmbedding)算法和随机森林相结合的人脸检测算法。首先，通过采集图像的深度信息，结合图像的颜色信息，构建三维图像信息数据库，再通过改进的IJIJE算法得到最优降维结果，按一定比例选取训练集

6、，输入随机森林算法建立数据分类器；最后，将测试集输入到训练完成的分类器中，实现人脸图像的检测。选取Yale，JAFFE2类数据集与传统算法进行对比实验，验证算法的优越性和可行性。实验结果表明：所提出的算法可以有效地完成人脸检测，检测率高于传统算法7％左右。关键词：人脸检测；局部线性嵌入；深度；降维；随机森林中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1005—9490(2014)04—0626—05近年来，人脸检测问题是模式识别领域较为热性嵌入(LLE)算法，利用流形降维的方式区别各类点问题。一些特定的算法与分类算法结合，可以有数据，郭峰等人_8将LLE算法与SVM算法结合，提

7、效地完成人脸检测问题，由于人脸图像属于高维数出使用数据流形降维，完成人脸的检测；王宪等据，一般需进行特征提取，其代表算法有：主成分分将KPCA算法和高斯核相结合，有效地解决人脸检析(PCA)，核主成分分析(KPCA)J，梯度方向直测问题，而这些算法只是简单地处理二维平面人脸方图(HOG)L3]等，这些算法的本质是提取人脸图像图像，并没有有效地使用三维立体信息，在背景复杂的特征向量，再输人到训练完成的分类器。数据分的环境下，往往检测率较低。类算法