基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法

被引：2

作者：

许恒 ^{[1
]}

李浩 ^{[1
]}

钟汉亭 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江省质量技术监督检测研究院

[2] 上海计量测试研究院

来源：

中国新技术新产品 | 2010年 / 17期

关键词：

Gentle Adaboost; 人工鱼群; 人脸检测; 弱分类器; 训练时间;

D O I：

10.13612/j.cnki.cntp.2010.17.196

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

Gentle Adaboost算法训练弱分类器时,需要遍历特征空间,将分类结果最好的特征作为弱分类器,这将消耗大量的时间。本文提出了一种基于人工鱼群的Gentle Adaboost快速训练算法。人工鱼群算法能够模拟鱼群行为策略,有效的对特征空间快速搜索,减少需要计算的特征数,缩短训练时间。在保证检测效果的条件下,通过对MIT和FERET人脸数据库部分样本的训练,新方法的训练时间约能缩短至原始训练时间的1/4。

引用

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