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基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法
基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法
作者:
房宜汕
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人脸检测
AdaBoost算法
特征选择
特征相关度
信息熵
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.
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文献信息
篇名
基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法
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
研究方向
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
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
房宜汕
嘉应学院计算机学院
15
63
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人脸检测
AdaBoost算法
特征选择
特征相关度
信息熵
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
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
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