一种改进的AdaBoost人脸检测算法

摘要：

针对 AdaBoost算法忽略弱分类器之间的相关性导致强分类器的集成性能降低的缺陷，提出一种改进的 AdaBoost人脸检测算法。通过加入差异性度量进行相关性判定，并根据判定值剔除相似特征，以有效增加分类器的多样性。实验结果表明，相同条件下，改进的算法提高了人脸检测率，降低了错误检测数。

关键词：AdaBoost、差异性度量、相关性、人脸检测

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61362007

在线出版日期：2015-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：213-216