基于改进Adaboost算法的人脸检测研究  

Research on Face Detection Based on an Improved Adaboost Algorithm

作　　者：马丽[1] 刘高原[1] 

机构地区：[1]平顶山学院,平顶山467000

出　　处：《科学技术与工程》2012年第27期6963-6966,共4页Science Technology and Engineering

基　　金：河南省科技计划发展计划(112102210332)资助

摘　　要：分析了Adaboost弱分类器计算耗时的原因,并提出本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式,推导出弱分类器错误率的期望值,并以此作为减少计算量的依据。实验结果表明,改进方法,在保持弱分类器性能不变的条件下,可以有效降低计算量。Face detection technology based on Adaboost is introduced,and the various calculation methods of weak classifier are described in detail.In order to reduce computational time of the weak classifiers,a fast Adaboost based method is proposed.Experimental results show that the proposed method can reduce computation,while maintaining the performance of weak classifiers.

关 键 词：改进的Adaboost 人脸检测 弱分类器 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]