改進的AdaBoost算法及其在人臉檢測中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、作為幾乎所有人臉圖像處理的首要環(huán)節(jié),人臉檢測在計算機視覺、模式識別、多媒體技術(shù)研究中占有日益重要的地位。AdaBoost算法是1995年提出的一種機器學(xué)習(xí)算法,它把那些較易構(gòu)造的弱分類器訓(xùn)練整合成強分類器。2001年AdaBoost算法被應(yīng)用于人臉檢測問題,成為人臉檢測速度提高的一個轉(zhuǎn)折點,是人臉檢測從真正意義上走向?qū)嵱玫睦锍瘫?在原始的AdaBoost算法中,正負(fù)例樣本被完全同等對待,AdaBoost算法與級聯(lián)分類器生成算法

2、關(guān)聯(lián)不大。而在人臉檢測中,人臉和非人臉兩類模式分類錯誤風(fēng)險極不平衡,訓(xùn)練時正負(fù)例樣本數(shù)目的比例一般也不平衡。在實際人臉檢測系統(tǒng)中,對FRR的要求均高于對FAR的要求,即要求在保證系統(tǒng)有較低的FAR的基礎(chǔ)上FRR盡可能的低。 針對上述問題,本文提出了改進的AdaBoost算法,改進算法中引入分類風(fēng)險系數(shù),將其與級聯(lián)分類器相關(guān)聯(lián),使AdaBoost算法與級聯(lián)分類器生成算法緊密結(jié)合。同時修改原始AdaBoost算法的權(quán)值更新規(guī)則,使分

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