基于CPSO-AdaBoost算法的人脸检测方法

• 作者: 梁岚珍 闫斌
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 AdaBoost算法 粒子群算法 混沌优化
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 175-178,187
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3575字
• 语种: 中文

摘要

AdaBoost分类器训练算法对特征搜索的时间复杂度较高,改进的PSO-AdaBoost算法采用最佳特征搜索方式训练耗时减少,但在迭代过程中容易陷入局部最优解.为此,提出用混沌粒子群优化AdaBoost训练算法的CPSO-AdaBoost算法.通过引入混沌优化序列增加种群的多样性并扩大粒子搜索范围,帮助粒子克服“隋性”摆脱局部最优解,从而在训练分类器时可以快速寻找到性能更好的弱分类器.在MIT样本库上训练人脸检测分类器结果表明,CPSO-AdaBoost算法减少了训练过程中所需要的特征数量,缩短了训练时间,有效地提高了人脸检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁岚珍	新疆大学电气工程学院	37	230	8.0	14.0
5	闫斌	新疆大学电气工程学院	3	13	2.0	3.0