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針對現有常用分類器性能不能滿足頭部姿態估計對準確率的要求，以及光照變化影響頭部姿態估計準確率的問題，提出了一種基于 Bagging-SVM集成分類器的頭部姿態估計方法。首先，通過圖片預處理和Adaboost檢測人臉區域算法減少背景、光照等干擾因素對于頭部姿態特征提取的影響。其次，采用融合方向棁度直方圖（HOG特征和局部二值模式（LBP）特征分別對人臉的輪廓特征和紋理特征進行提取。然后，通過成分分析（PCA）對融合的頭部姿態特征進行特征選擇，抽取其主元特征分量供分類器進行訓練。最后，通過Bagging方法構建多個訓練數據集，并采用支持向量杌（SⅥM）對每個數據集進行訓練，產生多個弱分類器，多個弱分類器投票決定測試樣本所屬類別。將該算法在 Pointing‘04數據集、CAS-PEAL-R數據集和自建數據集上進行驗證實驗，實驗結果表眀提岀的算法相比線性判別分類器（LDA）、樸素貝葉斯分類器（NB）等常用分類算法具有更高的分類準確率，對光照的變化具有較好的魯棒性.
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