基于改进AdaBoost算法的人脸检测.pdf.pdf

收稿日期: ! " & " ’" % ’! ( 修回日期: ! " & " ’" * ’! ! 第! ( 卷第) 期计算机仿真! " & & 年) 月文章编号: & " " * ’# + , ( ( ! " & & ) " ) ’" ! , " ’" % 基于改进; 4 & 3 " " ’( 算法的人脸检测张君昌, 张译( 西北工业大学电子信息学院,陕西西安) & " & ! # ) 摘要: 研究人脸识别实现自动化检测,针对实时定位准确识别人脸,采用传统 8 P @ 0 : : O B算法构建人脸检测器时存在的过拟合现象和特征冗余缺欠,提出一种自适应样本权重更新规则和遗传算法的改进 8 P @ 0 : : O B人脸检测方法" 可把正负样本错分率引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制"用遗传算法进一步优化所选特征及其参数, 达到使用较少的弱分类器实现高检出率和低误判率的双重要求"仿真结果表明,与传统 8 P @ 0 : : O B算法相比,采用文中算法训练人脸检测器可有效避免样本权重扭曲现象, 消除分类器冗余, 在保证较高检出率的同时降低误检率,使人脸检测更加快速和精确" 关键词:人脸检测;权重更新;遗传算法中图分类号: / U + # & S , & 文献标识码: 8 ] L 8 & 0 ! & % $ B $ ( $ % ( + " 0 3 & ’$ 4 " 0 N 8 M # " O $ 4 ; 4 & 3 " " ’( ; , 1 " # + ( R 8 E 1 8 d - i 9 7 ’ M F @ 7 = , E 1 8 d - k 5 ( $ : I I < = < : ; D I < M B A : 7 5 M C 7 ; : A 6 @ B 5 : 7 , d : A B F J < O B < A 7 U : I K B < M F 7 5 M @ I 3 7 5 V < A O 5 B K , b 5 ’@ 7 ‘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