基于改进adaboost 的快速人脸检测算法.pdf

第 30卷第 8期计算机应用与软件 Vol
2013年 puterApplicationsandSoftware
基于改进 AdaBoost的快速人脸检测算法
房宜汕
(嘉应学院计算机学院广东梅州 514015)
摘要针对传统 AdaBoost用于人脸检测时需要的特征数目多,检测速度慢的问题,提出一种基于改进 AdaBoost的快速人脸检
测算法。一方面,提出使用双阈值的弱分类器代替传统的单阈值弱分类器,提高单个特征的分类能力;另一方面,引入信息熵作为特
征相关度的度量方法,在特征选择时每一轮循环中只选择与已选出特征相关度较低的特征,从而减少特征之间的冗余信息。实验结
果表明,相对于传统 AdaBoost人脸检测算法,该方法使用较少的特征即可达到较高的检测准确率,检测速度得到显著提高。
关键词人脸检测 AdaBoost算法特征选择特征相关度信息熵
中图分类号 文献标识码 A DOI:.1000
RAPIDFACEDETECTIONALGORITHM BASEDONIMPROVEDADABOOST
FangYishan
(puter,JiayingCollege,Meizhou514015,Guangdong,China)
Abstract Whenapplyinginfacedetection,traditionalAdaBoosthastheproblemsofaskingmanyfeaturenumbersandslowspeedin
,,dualthresholdweak
classifiersareusedtoreplacethetraditionalsinglethresholdweakclassifierandthishasimprovedtheclassificationcapabilityonsingle
,theinformationentropyisintroducedasthemetricmeansoffeaturerelevance,duringthefeatureselection,in
eachroundofcycleonlythosefeatureswithlowfeaturerelevancetotheselectedfeatureswillbechosen,thereforetheredundantinformation
,thisonecan
achievehigherdetectioncorrectrateusinglessfeatures,andthedetectionspeedismagnificentlyenhanced.
Keywords Facede