基于优化加权参数的AdaBoost人脸检测算法

• 作者: 缪丹权 郑河荣 顾国民
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 Haar-like特征 AdaBoost算法 双阈值 优化加权参数
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 173-177
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0130

摘要

针对在已有人脸检测方法中采用单阈值所导致的误检率太高的问题，提出一种基于优化加权参数的快速Ad-aBoost训练检测算法。算法通过改变弱分类器加权参数求解公式的方法，保证了在低误检率的前提下也能获得低误警率；通过特征值曲线自适应得到双阈值，然后构造双阈值弱分类器并进行集成，形成强分类器。实验结果表明，该算法不仅能够有效地提高检测精度，而且，由于双阈值能够减少搜索次数，从而使训练和检测时间也有明显的改进。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑河荣	浙江工业大学计算机科学与技术学院	47	436	11.0	19.0
2	顾国民	浙江工业大学计算机科学与技术学院	13	69	4.0	8.0
3	缪丹权	浙江工业大学计算机科学与技术学院	1	11	1.0	1.0