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《计算机仿真》 2011年07期
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基于改进AdaBoost算法的人脸检测

张君昌  张译  
【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AdaBoost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AdaBoost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AdaBoost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。

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