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基于双阈值的增强型AdaBoost快速算法
被引:39
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
严云洋
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
郭志波
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
杨静宇
机构
:
[1]
南京理工大学计算机科学与技术学院
来源
:
计算机工程
|
2007年
/ 21期
关键词
:
dual-AdaBoost;
双阈值;
人脸检测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
080201
[机械制造及其自动化]
;
摘要
:
在应用AdaBoost算法的人脸检测中,针对训练时间太长及权重调整过适应等问题,提出一种基于特征值等分和双阈值的增强型AdaBoost快速训练算法,给出了双阈值的快速搜索方法。在MIT-CBCL人脸和非人脸训练库上对算法进行了实现。实验结果显示,改进后的双阈值增强型AdaBoost算法简化了训练过程,训练速度提高50倍,收敛速度也更快。使用训练得到的检测器对MIT+CMU人脸测试库进行了测试,结果表明,该方法在检测精度和速度等方面都优于单阈值方法。
引用
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页码:172 / 174
页数:3
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