基于相关性的AdaBoost人脸检测算法

摘要：

为提高传统AdaBoost算法的集成性能,降低算法复杂度,提出2种基于分类器相关性的AdaBoost算法.在弱分类器的训练过程中,加入Q统计量进行判定.每个弱分类器的权重更新不仅与当前分类器有关,而且需要考虑到前面的若干分类器,以有效降低弱分类器问的相似性,剔除相似特征.仿真结果表明,该算法具有更好的检测率,同时可降低误检率,改进分类器的整体性能.

关键词：人脸检测、分类器相关性、自适应提升算法、Q统计量

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-08-05（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：158-160,163