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文件名称: 基于AdaBoost算法的人脸检测
  所属分类: 其它
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  文件大小: 5mb
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  上传时间: 2010-06-02
  提 供 者: W2843*****
 详细说明: 人脸检测是人脸分析的首要环节,其处理的问题是确认图像(或影像)中是 否存在人脸,如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛,是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是1995 年提出的一种快速人脸检测算法,是人脸检测领域里 程碑式的进步,这种算法根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在 效率不降低的情况下,检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况,第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证,再到Boosting 算法的最终提出,阐述了Adaptive Boosting 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面:矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法,并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章,用编写的实现了AdaBoost 算法的FáDèt 程序,给出了相应的 人脸检测实验结果,并和Viola 等人的结果做了比较。
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