基于AdaBoost算法的自動人臉檢測與識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、AdaBoost(Adaptive Boosting)算法是1995年Freund和Schapire提出的一種快速人臉檢測算法，是人臉檢測領域里程碑式的進步，這種算法根據弱學習的反饋，適應性地調整假設的錯誤率，在保證檢測速度的前提下，檢測正確率得到了很大的提高。 本文在深入學習和研究AdaBoost算法的基礎上，收集了大量的人臉樣本和非人臉樣本，訓練出了共有1152個弱分類器組成的16級強分類器的級聯分類器。 為了克服A

2、daboost檢測算法因分類器運算量巨大而導致的檢測速度較慢的缺點，在檢測過程中設置了分類器前端優(yōu)化。優(yōu)化包括兩個方面：首先，在圖像進入檢測算法之前，利用運算量較小的RGB膚色模型進行膚色檢測，找到圖像中最大的人臉區(qū)域，從而預測檢測窗口放大尺度；其次，在檢測算法的前端利用膚色積分圖篩選膚色像素比例較小的子窗口，減小分類器的負擔。 靜態(tài)圖像的人臉檢測算法對每幅圖像都進行全圖檢測，不考慮幀間信息，而動態(tài)序列圖像中幀與幀之間是有一定聯

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