| 基于改进Adaboost算法的人脸检测研究 |
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| 引用本文： | 马丽. 基于改进Adaboost算法的人脸检测研究[J]. 科学技术与工程, 2012, 12(27): 6963-6966 |
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| 作者姓名： | 马丽 |
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| 作者单位： | 平顶山学院 |
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| 基金项目： | 河南省科技计划发展计划（112102210332） |
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| 摘 要： | 分析Adaboost弱分类器计算耗时的原因，并提出了本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式，推导出弱分类器错误率的期望值，并以此作为减少计算量的依据。实验结果表明，本文的改进方法，在保持弱分类器性能不变的条件下，可以有效降低计算量。
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| 关 键 词： | 改进的Adaboost；人脸检测；弱分类器 |
| 收稿时间： | 2012-05-20 |
| 修稿时间： | 2012-06-04 |
Research on face detection based on an improved AdaBoost algorithm |
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| Ma li. Research on face detection based on an improved AdaBoost algorithm[J]. Science Technology and Engineering, 2012, 12(27): 6963-6966 |
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| Authors: | Ma li |
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| Affiliation: | (Pingdingshan University,Pingdingshan 467000,P.R.China) |
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| Abstract: | Face detection technology based on Adaboost is introduced, and the various calculation methods of weak classifier are described in detail. In order to reduce computational time of the weak classifiers, a fast Adaboost based method is proposed. Experimental results show that the proposed method can reduce computation, while maintaining the performance of weak classifiers. |
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| Keywords: | Improved Adaboost Face detection Weak classifier |
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