改进AdaBoost与SVM快速人脸检测

• 作者: 单园园 李绪成 王法胜 鲁明羽
• 来源期刊: 烟台大学学报（自然科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 AdaBoost算法 支持向量机 类HAAR特征 梯度方向直方图
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 204-212
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 4834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13951/j.cnki.371213/n.2015.03.010

摘要

使用AdaBoost进行人脸检测，存在训练时间长以及误检率高的问题。本文提出了一种新的快速人脸检测方法。首先通过对类Haar特征约束，提高人脸特征选取的有效性，减少整体特征数；然后利用基于梯度方向直方图HOG特征的支持向量机SVM算法对改进后的AdaBoost算法出现的高误检率进行检测优化，以降低误检率，提高检测的准确度。实验结果表明，本文提出的AdaBoost改进算法可以有效地缩短训练和检测时间，结合SVM优化实验可以大大降低误检率，提高人脸检测的正检率，实现快速高效的人脸检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁明羽	大连海事大学信息科学技术学院	42	574	11.0	23.0
2	李绪成	大连海事大学信息科学技术学院	14	43	4.0	6.0
4	王法胜	大连海事大学信息科学技术学院	15	81	6.0	8.0
10	单园园	大连海事大学信息科学技术学院	1	9	1.0	1.0