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    • 6. 发明授权
    • Reducing false detection rate using local pattern based post-filter
    • 使用基于局部模式的后置滤波器降低误检率
    • US08873840B2
    • 2014-10-28
    • US12959383
    • 2010-12-03
    • Eyal KrupkaIgor AbramovskiIgor KviatkovskyJason M. CahillTimothy R. O'ConnorCha Zhang
    • Eyal KrupkaIgor AbramovskiIgor KviatkovskyJason M. CahillTimothy R. O'ConnorCha Zhang
    • G06K9/62G06K9/00
    • G06K9/6257G06K9/00228G06K9/6292
    • A training set for a post-filter classifier is created from the output of a face detector. The face detector can be a Viola Jones face detector. Face detectors produce false positives and true positives. The regions in the training set are labeled so that false positives are labeled negative and true positives are labeled positive. The labeled training set is used to train a post-filter classifier. The post-filter classifier can be an SVM (Support Vector Machine). The trained face detection classifier is placed at the end of a face detection pipeline comprising a face detector, one or more feature extractors and the trained post-filter classifier. The post-filter reduces the number of false positives in the face detector output while keeping the number of true positives almost unchanged using features different from the Haar features used by the face detector.
    • 用于后置滤波器分类器的训练集由脸部检测器的输出创建。 脸部检测器可以是Viola Jones脸部检测器。 脸部检测仪产生假阳性和真阳性。 训练集中的区域被标记为假阳性标记为阴性,真阳性标记为阳性。 标记的训练集用于训练后置过滤分类器。 后置滤波器分类器可以是SVM(支持向量机)。 经训练的人脸检测分类器被放置在包括面部检测器,一个或多个特征提取器和经过训练的后置滤波器分类器的面部检测管线的末端。 后置滤波器减少了脸部检测器输出中的误报数量,同时使用与脸部检测器使用的Haar特征不同的特征保持真正的数量几乎不变。