一种改进型Adaboost算法的人脸检测

• 作者: 刘燕 成雨风 贺松
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Haar-Like特征 Adaboost 肤色分割 人脸检测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 98-101,110
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3460字
• 语种: 中文

摘要

原有的Adaboost算法在复杂背景及光源下,很容易出现人脸的误检问题,从而使人脸误检率较高.人脸相似区域的样本难以分类,导致出现权重过拟合现象使检测率降低.针对这些问题,本文提出了一种YCbCr肤色区域分割+改进型Adaboost算法的人脸检测算法.采用肤色区域分割排除复杂背景及光源的影响,将权重更新与正负样本误检率相结合,抑制人脸相似区域的权重过拟合现象,同时引入符合人脸的Haar-Like特征进一步提高检测率.通过实验证明,本文提出的算法在人脸检测中提高了检测率,降低了误检率和检测所需时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘燕	贵州大学大数据与信息工程学院	27	39	3.0	5.0
2	贺松	贵州大学大数据与信息工程学院	39	155	6.0	10.0
3	成雨风	贵州大学大数据与信息工程学院	2	2	1.0	1.0