基于分布估计算法的人脸Haar特征选择

• 作者: 李春贵 蒋凯 陈中胜
• 来源期刊: 广西科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 Haar特征 分布估计 特征选择
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 47-52
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2015.02.009

摘要

通过研究人脸检测算法中AdaBoost算法，针对算法中的haar特征维数过高、训练耗时过长，检测效率过低等问题.提出基于分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithm，EDA）的人脸haar特征选择人脸检测.EDA采用类内类间比作为适应度函数，通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型，然后对概率模型随机采样产生新的群体，进行反复计算，实现群体的进化，最终得到全局最优解，以此来实现haar 特征选择.实验结果表明：检测率（DR）与误检率（FDR）优于传统算法，而且检测速度得到了提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春贵	广西科技大学计算机学院	22	57	5.0	5.0
2	陈中胜	广西科技大学电气与信息工程学院	1	3	1.0	1.0
3	蒋凯	广西科技大学电气与信息工程学院	2	11	2.0	2.0