基于双阈值继承型AdaBoost算法的人脸快速检测

• 作者: 严云洋 华继钊 杨静宇 郭志波 陈才扣
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 人脸检测 阈值 继承型AdaBoost Cascade检测器
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 306-310
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2008.03.013

摘要

提出增强型Haar-Like特征和基于双阈值的弱分类器快速训练方法,然后在此基础上提出了继承型AdaBoost算法,后层分类器的训练是建立在前层分类器基础之上.该方法具有很快的训练速度,弥补了AdaBoost算法训练速度慢,使得弱分类器数目大大减少,还使得总体检测器的性能得以加强.在实验过程中,首先使用MIT-CBCL库在同样的训练样本和测试样本条件下对几种方法进行了实验,结果表明该方法在训练速度、测试精度及检测时间等方面都优于相应的方法,最后在MIT+CMU人脸测试库进一步验证算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈才扣	南京理工大学计算机科学与技术学院	36	311	10.0	15.0
2	杨静宇	南京理工大学计算机科学与技术学院	623	11098	50.0	74.0
3	郭志波	扬州大学信息学院	32	152	7.0	10.0
7	华继钊	南京理工大学计算机科学与技术学院	6	70	5.0	6.0
8	严云洋	南京理工大学计算机科学与技术学院	16	187	6.0	13.0