标签: Adaboost算法

提出了一种将人脸检测和指纹识别相结合的生物识别技术,并将此技术应用到旅游景区中.该技术首先用AdaBoost算法快速定位人脸区域,再利用肤色模型对结果进行校验,共同完成人脸检测功能,同时与指纹识别相结合,大大提高了验票准确性,克服了单一人脸识别系统或指纹识别系统的缺点.同时采用用户自助方式的验票模式,极大地提高了景区售票验票工作的效率.・应用系统生物识别技术在旅游景区的应用盛曦，吴炜，何小海，罗代升，杨晓敏，罗鑫，薛磊（四川大学电子信息学院图像信息研究所，四川成都６１００６４）摘要：提出了一种将人脸检测和指纹识别相结合的生物识别技术，并将此技术应用到旅游景区中。该技术首先用ＡｄａＢｏｏｓｔ算法快速定位人脸区域，再利用肤色模型对结果进行校验，共同完成人脸检测功能，同时与指纹识别相结合，大大提高了验票准确性，克服了单一人脸识别系统或指纹识别系统的缺点。同时采用用户自助方式的验票模式，极大地提高了景区售票验票工作的效率。关键词：Ａｄａｂｏｏｓｔ算法特征提取人脸检测肤色模型指纹识别进入２１世纪的旅游产业以前所未有的速度飞快发结合人脸检测、指纹识别、条形码记录技术、单片机技展，伴随人民生活水平的不断提高，旅游、度假已越来越术、自动控制技术、无线传输技术及计算机网络技术、加多地成为广大国人和世界友人热衷的消费时尚。目前，密技术等诸多高科技技术，实现了计算机售票、验票、查我国绝大多数旅游景区都采用人工售票、人工验票、人……

研究的是基于Android平台人脸识别算法的应用，针对人脸识别方法进行研究，以提高识别的准确率和速度为目的，选用Haar特征提取的方法作为人脸检测的主要方法，选用Adaboost算法作为人脸识别的主要算法。在研究过程中出现的难点有人脸的检测受到外界影响，人脸的检测误差率较大，采用增加分类器将多个弱分类器级联为强分类器以优化算法，本设计已经测试在Android手机上测试成功，同一人不同脸的近似度在90%左右。