嘉应学院学报
嘉應學院學報
가응학원학보
JOURNAL OF JIAYING UNIVERSITY
2008年
3期
89-92
,共4页
人脸检测%Adaboost%boosting算法%加权最小平方误差
人臉檢測%Adaboost%boosting算法%加權最小平方誤差
인검검측%Adaboost%boosting산법%가권최소평방오차
近年来Adaboost算法被成功地用于人脸检测中,本文给出了一种基于加权最小平方误差boos-ting算法的人脸检测.首先本方法在每一次循环中用加权最小平方误差准则训练弱假设,与原始Ada-boost算法不同的是弱假设的生成不仅用于预测分类,而且用于估计每次预测的自信率,然后由这组含自信率的弱假设集成构造出强分类器.实践表明基于加权最小平方误差boosting算法的分类器有较高的检测率和较低的正样本误检率.
近年來Adaboost算法被成功地用于人臉檢測中,本文給齣瞭一種基于加權最小平方誤差boos-ting算法的人臉檢測.首先本方法在每一次循環中用加權最小平方誤差準則訓練弱假設,與原始Ada-boost算法不同的是弱假設的生成不僅用于預測分類,而且用于估計每次預測的自信率,然後由這組含自信率的弱假設集成構造齣彊分類器.實踐錶明基于加權最小平方誤差boosting算法的分類器有較高的檢測率和較低的正樣本誤檢率.
근년래Adaboost산법피성공지용우인검검측중,본문급출료일충기우가권최소평방오차boos-ting산법적인검검측.수선본방법재매일차순배중용가권최소평방오차준칙훈련약가설,여원시Ada-boost산법불동적시약가설적생성불부용우예측분류,이차용우고계매차예측적자신솔,연후유저조함자신솔적약가설집성구조출강분류기.실천표명기우가권최소평방오차boosting산법적분류기유교고적검측솔화교저적정양본오검솔.
