基于Adaboost的人脸检测技术研究
该文提出一种基于改进的Adaboost人脸检测算法。Adaboost是一种效率较高的人脸检测算法，但在实际使用中，它存在分类器训练时间长，以及误检率较高的问题。该文在Adaboost算法的基础上，对其弱分类器的训练方法进行改进。采用累加的方法进行弱分类器训练，同时，结合边缘和肤色对Adaboost算法所检测到的人脸图像进行验证。实验结果表明：该方法能够提高Adaboost算法的分类器训练速度，使系统误检率降低，具有较好的性能。
人脸检测 分类器 算法改进 Adaboost算法
钱志明 徐丹
云南大学 信息学院 计算机系，昆明 650091
国内会议
北京
中文
68-70
2008-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）