两种Adaboost方法在人脸检测中的比较研究

• 作者: 张岗亭 杨全
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: Adaboost 人脸检测 分类器 bioid_faces ORL数据库
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 246-247,201
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.24.099

摘要

Adaboost方法是目前较流行的一种人脸检测方法,本文根据传统Adaboost方法与改进的Adaboost方法分别设计实现了相应的boosting分类器,采用基于bioid的人脸库进行训练.测试阶段对包含单个人脸和不包含人脸的图片进行检测,并对检测结果进行统计,最好检测率可达到86.875%.最后比较分析了两种方法的性能,解释了影响分类器效果的原因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张岗亭	西安文理学院计算机科学系	7	16	2.0	3.0