两种Adaboost方法在人脸检测中的比较研究

摘要：

Adaboost方法是目前较流行的一种人脸检测方法,本文根据传统Adaboost方法与改进的Adaboost方法分别设计实现了相应的boosting分类器,采用基于bioid的人脸库进行训练.测试阶段对包含单个人脸和不包含人脸的图片进行检测,并对检测结果进行统计,最好检测率可达到86.875%.最后比较分析了两种方法的性能,解释了影响分类器效果的原因.

关键词：Adaboost、人脸检测、分类器、bioid_faces、ORL数据库

所属期刊栏目：25

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-09-28（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：246-247,201