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基于AFSA和PSO融合优化的AdaBoost人脸检测算法
被引：12
作者：
任克强
高晓林
谢斌
机构：
[1] 江西理工大学信息工程学院
来源：
关键词：
人脸检测;
人工鱼群优化;
权重系数;
最优弱分类器;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
针对传统Ada Boost人脸检测算法存在的不足,提出一种将人工鱼群算法、粒子群优化算法和Ada Boost算法相结合的人脸检测算法.该算法利用人工鱼群算法的最佳寻优特性,弥补粒子群优化算法易陷入局部最优的不足,改善粒子样本的枯竭和退化;在Ada Boost训练框架中扩展了Haar-like特征,以排除相关度较低的Haar-like人脸样本特征;采用融合优化的AdaBoost算法寻找弱分类器权重系数的最优值,组合最佳弱分类器,级联形成最终的强分类器.实验结果表明,该算法能够有效提高检测精确率、降低训练时间,取得了较好的人脸检测效果.
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页数：5
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