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基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法
被引量：
3
1
作者
张君昌
李倩
贾靖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第12期3346-3348,共3页
为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类...
为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器。在CMU正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的Adaboost算法,基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率。
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关键词
人脸检测
分类器相关性
自适应提升算法
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职称材料
题名
基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法
被引量：
3
1
作者
张君昌
李倩
贾靖
机构
西北工业大学
电子
信息学院
夏普
电子
(
上海
)
有限公司
软件开发
中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第12期3346-3348,共3页
文摘
为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器。在CMU正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的Adaboost算法,基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率。
关键词
人脸检测
分类器相关性
自适应提升算法
Keywords
face detection
correlation of classifiers
Adaptive Boosting （Adaboost） algorithm
分类号
TP391.4 [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
基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法
张君昌
李倩
贾靖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
3
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