一种基于改进Adaboost的人体检测算法

• 作者: 徐佩霞 徐堃
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: 边缘方向直方图 快速特征选择 级联结构 人体检测
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 技术研发
• 页码范围: 69-71,63
• 页数: 4页
• 字数: 2784字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2009.11.028

摘要

本文采用改进的Adaboost算法对静态图像中人体进行检测.针对传统算法中训练速度较慢,并且存在风险敏感的问题.本文提出一种快速特征选择算法,通过构造统计表,保存特征信息,避免每轮弱分类器训练时对所有特征重新计算分类误差;并结合fisher判别分析对选出的弱分类器进行训练,学习得到一个新的线性判别方程,最大化不同类别数据之间的可分离性,达到优化强分类器降低风险敏感影响的目的.实验结果表明,相对于传统的Adaboost算法,本文给出的方法加快了特征选择的速度,并具有较好的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐佩霞	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	90	731	15.0	23.0
2	徐堃	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	1	4	1.0	1.0