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Human Face Detection in Digital Video Using SVM Ensemble

机译：使用SVM集成进行数字视频中的人脸检测

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This Letter proposes automatic human face detection in digital video using a support vector machine (SVM) ensemble to improve the detection performance. The SVM ensemble consists of several independently trained SVMs using randomly chosen training samples via a bootstrap technique. Next, they are aggregated in order to make a collective decision via a majority voting scheme. Experimental results show that the proposed face detection method using SVM ensemble outperforms conventional methods such as using only single SVM and Multi-Layer Perceptron in terms of classification accuracy, false alarms, and missing rates.
机译：该信函提出了使用支持向量机（SVM）集成对数字视频进行自动人脸检测的方法，以提高检测性能。 SVM集合由几个独立训练的SVM组成，它们通过引导技术使用随机选择的训练样本。接下来，对它们进行汇总，以便通过多数表决方案做出集体决策。实验结果表明，在分类准确性，误报和丢失率方面，所提出的使用SVM集成的面部检测方法优于仅使用单个SVM和多层感知器的传统方法。

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