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改进的人脸检测训练方法
被引量:
4
1
作者
樊宁
苏菲
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期73-76,共4页
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...
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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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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职称材料
题名
改进的人脸检测训练方法
被引量:
4
1
作者
樊宁
苏菲
机构
北京邮电大学电信工程学院
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期73-76,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60472069)
文摘
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.
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
Keywords
face detection
AdaBoost
neighbor-eliminated
boosting algorithm
a construction linked by two lists
Neyman-Pearson decision rule
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的人脸检测训练方法
樊宁
苏菲
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
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