基于MCV划分的连续AdaBoost算法

摘要：

传统连续AdaBoost算法因等距划分样本空间而无法体现正负样本各自的分布规律.针对该问题,提出一种基于最小类方差的样本空间划分算法.通过计算各种划分方式的类方差,衡量样本的相似性,选取最小类方差和对应的样本作为最佳划分.仿真结果表明,该算法具有较高的检测率和较快的收敛速度.

关键词：人脸检测、连续AdaBoost算法、训练样本、类方差、空间划分

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省教育厅研究生导师基金资助项目1014ZTC089;甘肃省财政厅科研基金资助项目1114ZTC144

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：177-179