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基于小训练样本的AdaBoost人脸检测
被引量：
3
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作者
师黎
吴敏
张娟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期199-201,共3页
AdaBoost算法已被广泛地应用于人脸检测系统中,但往往需要大量的训练样本。针对其训练过程复杂冗长的缺陷,选择研究基于少量训练样本的人脸检测问题。采用协方差特征代替图像统计的直方图进行特征提取。为达到更好的分类效果,应用基于Fi...
AdaBoost算法已被广泛地应用于人脸检测系统中,但往往需要大量的训练样本。针对其训练过程复杂冗长的缺陷,选择研究基于少量训练样本的人脸检测问题。采用协方差特征代替图像统计的直方图进行特征提取。为达到更好的分类效果,应用基于Fisher判别式分析的线性超平面分类器,通过AdaBoost算法构成多层级联分类器进行人脸检测。在小数据库里可以看到,与目前用于多数人脸检测系统的类Haar特征相比,该算法在减少训练样本的同时能获得更好的检测效果。
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关键词
人脸检测
协方差特征
fisher
判别式分析
训练样本
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职称材料
题名
基于小训练样本的AdaBoost人脸检测
被引量：
3
1
作者
师黎
吴敏
张娟
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期199-201,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60841004
60971110)
文摘
AdaBoost算法已被广泛地应用于人脸检测系统中,但往往需要大量的训练样本。针对其训练过程复杂冗长的缺陷,选择研究基于少量训练样本的人脸检测问题。采用协方差特征代替图像统计的直方图进行特征提取。为达到更好的分类效果,应用基于Fisher判别式分析的线性超平面分类器,通过AdaBoost算法构成多层级联分类器进行人脸检测。在小数据库里可以看到,与目前用于多数人脸检测系统的类Haar特征相比,该算法在减少训练样本的同时能获得更好的检测效果。
关键词
人脸检测
协方差特征
fisher
判别式分析
训练样本
Keywords
face detection； covariance feature； fisher discriminant analysis（fda）； training sample；
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小训练样本的AdaBoost人脸检测
师黎
吴敏
张娟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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