改进的人脸检测训练方法

樊宁; 苏菲

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改进的人脸检测训练方法

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针对AdaBoost存在的诸如分类器的级联结构会导致系统拒真率与认假率的失衡,单调性前提的不成立容易直接造成训练过程的失败等缺陷,对人脸检测训练方法进行研究,提出了一种改进算法——neighbor-eliminated boosting(NEB)算法.此算法通过构建一种新的基于双表链接结构的特征描述子存储结构,引入特征相关信息,简化了训练过程.实验结果表明,以NEB算法为基础实现的人脸检测系统,在训练速度上具有明显的优越性.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2008年第4期|73-76|共4页
作者
樊宁; 苏菲;
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作者单位

北京邮电大学电信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
人脸检测; 自适应提升算法; neighbor-eliminated; boosting算法; 双表链接结构; Neyman-Pearson决策规则;

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