一种改进的Adaboost人脸检测方法

• 作者: 张志勋 张磊 杨凡
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 PSO Adaboost AEPSO Haar-Like矩形特征
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 实践与创新
• 页码范围: 143-145,148
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3968字
• 语种: 中文

摘要

针对现有基于粒子群(PSO)策略的Adaboost人脸检测方法没有考虑到PSO容易陷入局部最优且后期收敛速度较慢的问题，提出一种改进的Adaboost人脸检测方法。该方法将自适应逃逸粒子群(AEPSO)引入传统Adaboost人脸检测中，利用粒子表达Haar-Like矩形特征，从而将特征选择和分类器构建转化为AEPSO问题进行解决。基于Matlab仿真实验的结果表明，改进后的方法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	张志勋	兰州工业学院软件工程系	18	49	3.0	6.0
2	杨凡	兰州工业学院软件工程系	2	20	2.0	2.0
3	张磊	兰州工业学院软件工程系	4	25	3.0	4.0