基于特征剪裁的AdaBoost算法及在人脸检测中的应用

• 作者: 姜虹 孟子博 王立强 袁波 陈婧
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoost 特征剪裁 CSDS 人脸检测
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 光学工程
• 页码范围: 906-911
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2013.05.025

摘要

针对AdaBoost算法存在训练消耗大并且误检率较高的问题,提出一种基于AdaBoost的高效检测方法.它主要包含一种基于特征剪裁的AdaBoost算法(FPAdaBoost)和一种新的检测扫描方法——确认和跳过检测机制(CSDS).FPAdaBoost算法在每一轮训练中会根据分类误差剪裁掉一部分特征,提高算法的训练速度；而CSDS检测方法在传统的检测方法基础上引入验证和确认机制,在保证检测率的条件下有效控制误检的发生.在MITCBCL训练集和MIT+CMU检测集上对提出的方法进行验证,结果表明,FPAdaBoost算法相比原始AdaBoost算法在性能上没有明显退化,但却大大改善了训练速度,同时CSDS检测机制的引入极大地降低误检率,提高检测结果的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立强		40	316	10.0	16.0
2	袁波		18	71	5.0	7.0
3	姜虹		5	3	1.0	1.0
4	陈婧		13	27	3.0	5.0
5	孟子博		2	12	1.0	2.0