基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法

• 作者: 房宜汕
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 AdaBoost算法 特征选择 特征相关度 信息熵
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 271-274
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 4999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.08.073

摘要

针对传统AdaBoost用于人脸检测时需要的特征数目多,检测速度慢的问题,提出一种基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法.一方面,提出使用双阈值的弱分类器代替传统的单阈值弱分类器,提高单个特征的分类能力;另一方面,引入信息熵作为特征相关度的度量方法,在特征选择时每一轮循环中只选择与已选出特征相关度较低的特征,从而减少特征之间的冗余信息.实验结果表明,相对于传统AdaBoost人脸检测算法,该方法使用较少的特征即可达到较高的检测准确率,检测速度得到显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房宜汕	嘉应学院计算机学院	15	63	5.0	7.0