弗朗索瓦·弗莱特;杰曼，唐纳德 粗到细的人脸检测。 （英语） Zbl 1012.68713号 国际期刊计算。视觉。 41，编号1-2，85-107（2001）. 摘要：我们研究视觉选择：在灰度场景中检测并大致定位通用对象类的所有实例，例如人脸，从计算和假警报的角度衡量性能。我们的方法是顺序测试，它在探索姿势和物体表示方面都是从粗到细的。所有测试都是二进制的，表明定向边缘碎片是否存在松散的空间排列。从训练示例开始，我们递归地发现越来越大的排列是“可分解的”，这意味着出现在对象上的排列的概率随着其大小而缓慢衰减。检测意味着沿着姿势单元的递减序列找到足够数量的每种尺寸的排列。起初，这些测试简单且通用，可以同时容纳多个姿势，但误报率相对较高。最终，这些测试更具辨别力，但也更为复杂，并专注于特定姿势。因此，处理的空间分布高度倾斜，检测速度很快，但以（孤立的）假警报为代价，这些假警报大概可以通过局部、更密集的处理来消除。 引用于7文件 MSC公司： 68单位99 计算方法和应用 68单位10 图像处理的计算方法 68吨10 模式识别、语音识别 68T45型 机器视觉和场景理解 关键词：视觉选择;人脸检测;姿势分解;粗到细搜索;顺序测试 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Fleuret}和\textit{D.Geman}，国际计算机杂志。视觉。41，编号1--2，85-107（2001；兹bl 1012.68713） 全文： DOI程序