工业控制计算机
工業控製計算機
공업공제계산궤
INDUSTRY CONTROL COMPUTER
2010年
10期
66-68
,共3页
人脸检测%级联分类器%支持向量机%遗传算法%识别率
人臉檢測%級聯分類器%支持嚮量機%遺傳算法%識彆率
인검검측%급련분류기%지지향량궤%유전산법%식별솔
针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低、速度慢的问题,提出了一种改进的AdaBoost算法,与遗传算法相结合,产生了一种识剐率高、泛化能力好的强分类器,文中称之为GA-AdaBoost算法.该算法首先训练多个支持向量机作为弱分类器,然后用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优.最后,通过试验与传统AdaBoost进行对比,表明了该算法具有识别率高和速度快的优越性.
針對複雜揹景條件下人臉檢測的檢測率低、速度慢的問題,提齣瞭一種改進的AdaBoost算法,與遺傳算法相結閤,產生瞭一種識剮率高、汎化能力好的彊分類器,文中稱之為GA-AdaBoost算法.該算法首先訓練多箇支持嚮量機作為弱分類器,然後用AdaBoost算法將多箇弱分類器組閤成一箇彊分類器,在組閤的同時採用遺傳算法對各弱分類器的權值進行全跼尋優.最後,通過試驗與傳統AdaBoost進行對比,錶明瞭該算法具有識彆率高和速度快的優越性.
침대복잡배경조건하인검검측적검측솔저、속도만적문제,제출료일충개진적AdaBoost산법,여유전산법상결합,산생료일충식과솔고、범화능력호적강분류기,문중칭지위GA-AdaBoost산법.해산법수선훈련다개지지향량궤작위약분류기,연후용AdaBoost산법장다개약분류기조합성일개강분류기,재조합적동시채용유전산법대각약분류기적권치진행전국심우.최후,통과시험여전통AdaBoost진행대비,표명료해산법구유식별솔고화속도쾌적우월성.
