萨米人隆达尼;菲利普·托尔;伯恩哈德·舍尔科夫;布莱克，安德鲁 通过级联支持向量机扩展实现高效的人脸检测。 （英语） Zbl 1071.68546号 程序。英国皇家学会。，序列号。A、 数学。物理学。工程科学。 460，编号2051，3283-3297（2004）. 摘要：我们描述了一个使用非线性“支持向量机”检测和定位图像中人脸的快速系统。我们用一组简化的扩展向量来近似决策面，并提出了一种级联评估方法，该方法具有完全支持向量扩展仅在图像的人脸部分进行评估的特性，而最大部分的典型图像是使用单个扩展向量（更简单、更有效的分类器）进行分类的。因此，平均只使用三个简化集向量对图像补丁进行分类。因此，本文提出的级联评估比使用全套简化集向量的评估提高了30倍的速度，这本身已经比使用所有支持向量的分类快了30倍。 引用于1文件 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T45型 机器视觉和场景理解 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 关键词：人脸检测;级联评估;罕见事件检测;支持向量机;分类;机器学习 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Romdhani}等人，Proc。英国皇家学会。，序列号。A、 数学。物理学。工程科学。460，编号2051，3283-3297（2004；Zbl 1071.68546） 全文： 内政部 链接