基于AdaBoost算法人臉檢測(cè)的研究.pdf

1、作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分,人臉檢測(cè)是指對(duì)于任意一幅輸入的圖像,通過(guò)一定的搜索策略,判斷圖像中是否存在人臉,如果存在,則返回人臉的位置和大小。人臉檢測(cè)在基于內(nèi)容的圖像與視頻檢索、視頻監(jiān)控、自動(dòng)人臉識(shí)別以及智能人機(jī)交互等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值,已經(jīng)作為一個(gè)獨(dú)立的課題受到研究人員的關(guān)注。2001年P(guān)aul Viola等人提出的基于積分圖和AdaBoost算法的檢測(cè)方法,在檢測(cè)率和實(shí)時(shí)性上都有較好的表現(xiàn)。
　　 本文首先對(duì)Paul

2、 Viola提出的基于AdaBoost人臉檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,基于該方法提出了兩方面的改進(jìn)方案:第一個(gè)方面的改進(jìn)是基于AdaBoost訓(xùn)練方法的改進(jìn),針對(duì)AdaBoost訓(xùn)練算法耗時(shí)的因?yàn)?采用一種基于前向特征選擇的訓(xùn)練算法,保存弱分類器的分類結(jié)果,能夠使訓(xùn)練時(shí)間大大減少,同時(shí)構(gòu)造新的矩形特征,有效的提高了分類器的檢測(cè)率；第二個(gè)方面的改進(jìn)是基于AdaBoost檢測(cè)方法的改進(jìn),提出了動(dòng)態(tài)級(jí)聯(lián)分類器、動(dòng)態(tài)移動(dòng)步長(zhǎng)等檢測(cè)策略,使用部分檢測(cè)率較