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基于多阈值弱学习的Adaboost检测器
被引量:
3
1
作者
钟向阳
凌捷
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期160-162,171,共4页
近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用。但采用单阈值作弱分类器显得太弱难于适应复杂的统计分布,且训练过程较慢收敛。为克服这些困难,采用分类树作弱学习器,该学习器以贪婪的的方法用误差测度...
近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用。但采用单阈值作弱分类器显得太弱难于适应复杂的统计分布,且训练过程较慢收敛。为克服这些困难,采用分类树作弱学习器,该学习器以贪婪的的方法用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,并由此生成弱分类器,然后采用RAB或GAB方法在给定数据和标签的训练集上将这些弱分类器提升为强分类器。实践结果表明采用多阈值作弱分类器能显著提高分类器性能。
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关键词
人脸检测
ADABOOST算法
弱分类器
平缓的Adaboost
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题名
基于多阈值弱学习的Adaboost检测器
被引量:
3
1
作者
钟向阳
凌捷
机构
广东省嘉应学院计算机系
广东
工业大学
计算机
学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期160-162,171,共4页
基金
广东省科技攻关计划(No.2007B010200071
No. 2005B10101067)~~
文摘
近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用。但采用单阈值作弱分类器显得太弱难于适应复杂的统计分布,且训练过程较慢收敛。为克服这些困难,采用分类树作弱学习器,该学习器以贪婪的的方法用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,并由此生成弱分类器,然后采用RAB或GAB方法在给定数据和标签的训练集上将这些弱分类器提升为强分类器。实践结果表明采用多阈值作弱分类器能显著提高分类器性能。
关键词
人脸检测
ADABOOST算法
弱分类器
平缓的Adaboost
Keywords
face detection
Adaboost algorithm
weak classifier
gentle Adaboost
分类号
TP391 [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
基于多阈值弱学习的Adaboost检测器
钟向阳
凌捷
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
3
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