基于改进 Adaboost 算法的人脸检测

• 作者: 李玮瑶 王建玺
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 肤色分割 肤色模型 Adaboost 算法 相关性判断 弱分类器
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 微机软件
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3118字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2015.05.015

摘要

针对传统 Adaboost 算法存在样本训练耗时、误检率较高的问题，提出了一种基于改进Adaboost 算法的人脸检测方法。首先，利用肤色分割对待检测人脸图像进行预处理，然后，对传统Adaboost 算法进行改进，在训练分类器过程中加入相关性判断，以减少弱分类器数量和提高样本训练速度，最后，对预处理过的待检测区域用改进的 Adaboost 算法进行人脸检测。实例测试表明，该方法在人脸检测中能够获得较高的检测率和较快的检测速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玮瑶	平顶山学院计算机科学与技术学院	45	108	6.0	7.0
2	王建玺	平顶山学院软件学院	46	111	6.0	8.0