计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2013年
8期
271-274
,共4页
人脸检测%AdaBoost算法%特征选择%特征相关度%信息熵
人臉檢測%AdaBoost算法%特徵選擇%特徵相關度%信息熵
인검검측%AdaBoost산법%특정선택%특정상관도%신식적
Face detection%AdaBoost algorithm%Feature selection%Feature relevance%Information entropy
针对传统AdaBoost用于人脸检测时需要的特征数目多,检测速度慢的问题,提出一种基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法.一方面,提出使用双阈值的弱分类器代替传统的单阈值弱分类器,提高单个特征的分类能力;另一方面,引入信息熵作为特征相关度的度量方法,在特征选择时每一轮循环中只选择与已选出特征相关度较低的特征,从而减少特征之间的冗余信息.实验结果表明,相对于传统AdaBoost人脸检测算法,该方法使用较少的特征即可达到较高的检测准确率,检测速度得到显著提高.
針對傳統AdaBoost用于人臉檢測時需要的特徵數目多,檢測速度慢的問題,提齣一種基于改進AdaBoost的快速人臉檢測算法.一方麵,提齣使用雙閾值的弱分類器代替傳統的單閾值弱分類器,提高單箇特徵的分類能力;另一方麵,引入信息熵作為特徵相關度的度量方法,在特徵選擇時每一輪循環中隻選擇與已選齣特徵相關度較低的特徵,從而減少特徵之間的冗餘信息.實驗結果錶明,相對于傳統AdaBoost人臉檢測算法,該方法使用較少的特徵即可達到較高的檢測準確率,檢測速度得到顯著提高.
침대전통AdaBoost용우인검검측시수요적특정수목다,검측속도만적문제,제출일충기우개진AdaBoost적쾌속인검검측산법.일방면,제출사용쌍역치적약분류기대체전통적단역치약분류기,제고단개특정적분류능력;령일방면,인입신식적작위특정상관도적도량방법,재특정선택시매일륜순배중지선택여이선출특정상관도교저적특정,종이감소특정지간적용여신식.실험결과표명,상대우전통AdaBoost인검검측산법,해방법사용교소적특정즉가체도교고적검측준학솔,검측속도득도현저제고.
