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文檔簡介
1、人臉檢測是模式識別與計算機視覺研究領域比較基礎和重要的研究課題，在基于內容的圖像與視頻檢索、視頻監(jiān)控、智能人機交互以及自動人臉識別等領域有著重要的應用價值。人臉檢測是人臉分析的首要環(huán)節(jié)其處理的問題是確認圖像中是否存在人臉，如果存在就對人臉進行定位。AdaBoost算法是Viola等人于2001年提出的一種快速人臉檢測算法，是人臉檢測領域里具有里程碑式的意義。本文重點研究了基于AdaBoost的人臉檢測算法。
AdaBoost算
2、法是一種可以將弱學習轉換為強學習的方法，從理論上講，只要有足夠多的樣本，訓練足夠充分，就可以訓練出錯誤率無限趨于零的分類器。但是，正因為如此，當樣本數(shù)目比較多的時候，AdaBoost訓練算法存在訓練時間過長的問題。針對這個問題，本文首先提出了一個并行化的AdaBoost人臉檢測算法，通過對樣本的分割，使得訓練過程得以并行進行，顯著地加快了樣本的訓練過程，同時通過對每一部分樣本訓練得到的弱分類器進行組合，最終得到的強分類器的錯誤率也保持在
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