作者：陈园园人脸检测样本扩张弱分类器加权参数
摘要：研究提高人脸检测算法准确率问题,针对传统AdaBoost算法在人脸检测训练过程中出现的退化现象和识别率低的问题,提出了一种改进的AdaBoost人脸检测方法。在传统AdaBoost算法的基础上,通过假阳性对样本的权值进行动态更新,调节因子对调节权值进行修正防止其过分增大,通过判决阈值改善分类器识别能力。在CMU＋MIT人脸库上对算法进行了实现,实验结果表明,改进的AdaBoost算法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证识别率的同时降低了误检率。
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