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摘要:
AdaBoost算法已被广泛地应用于人脸检测系统中,但往往需要大量的训练样本.针对其训练过程复杂冗长的缺陷,选择研究基于少量训练样本的人脸检测问题.采用协方差特征代替图像统计的直方图进行特征提取.为达到更好的分类效果,应用基于Fisher判别式分析的线性超平面分类器,通过AdaBoost算法构成多层级联分类器进行人脸检测.在小数据库里可以看到,与目前用于多数人脸检测系统的类Haar特征相比,该算法在减少训练样本的同时能获得更好的检测效果.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于小训练样本的AdaBoost人脸检测
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 人脸检测 协方差特征 Fisher判别式分析 训练样本
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 199-201
页数 分类号 TP391.41
字数 2036字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.069
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴敏 郑州大学电气工程学院 74 519 13.0 19.0
2 张娟 郑州大学电气工程学院 86 831 12.0 27.0
3 师黎 郑州大学电气工程学院 77 455 12.0 18.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
人脸检测
协方差特征
Fisher判别式分析
训练样本
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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