模板匹配与SVM结合的人脸检测算法

"基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测" 是一篇关于计算机视觉领域中的人脸检测技术的研究论文，作者包括梁路宏、艾海舟等人，发表于2002年的《计算机学报》。这篇论文探讨了如何结合模板匹配与支持向量机（SVM）来提升人脸检测的准确性和效率。 人脸检测是人脸识别系统和基于内容的图像检索中的关键步骤。由于非人脸区域的多样性与复杂性，设计一个能够有效区分人脸与非人脸的分类器是一项挑战。论文提出了一个创新的算法，它首先利用预定义的双眼模板对图像进行初步筛选，这一过程称为模板匹配。通过这种方式，可以快速定位可能包含人脸的区域。 接下来，论文引入支持向量机作为分类工具。在模板匹配确定的候选区域中，使用“自举”方法收集和学习非人脸样本，以训练SVM分类器。这种方法有助于减少训练集的复杂性，提高分类器的泛化能力。支持向量机因其在小样本和非线性分类问题上的优秀表现，被广泛应用于模式识别领域。 在实验部分，论文对比了所提算法与其他方法的效果，结果显示该算法在人脸检测的准确性上表现出色。关键词包括人脸检测、匹配、支持向量机和模式分类，表明论文主要关注的是结合传统图像处理技术（如模板匹配）与机器学习方法（如SVM）在人脸检测问题上的应用。 该研究工作得到了国家“八六三”高技术研究发展计划和清华大学骨干教师支持计划的资金支持，同时也反映出清华大学在计算机视觉、模式识别等领域的研究实力。作者团队包括了不同研究方向的专家，如梁路宏专注于人脸检测，艾海舟研究计算机视觉，肖习攀和叶航军则分别在人脸检测与检索以及基于内容的图像检索方面有所建树，而徐光和张钹教授则是这个领域的资深学者，他们的研究涵盖了从人工智能理论到实际应用的多个层面。