| 利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度 |
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| 引用本文： | 王志伟,张晓龙,梁文豪.利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度[J].计算机应用与软件,2011,28(6). |
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| 作者姓名： | 王志伟 张晓龙 梁文豪 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉,430065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60975031); 湖北省自然科学基金(2008CDB344,2009CDA034); 武汉科技大学创新团队项目(2008TD04) |
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| 摘 要： | 提出利用SVM分类方法改进Adaboost算法的人脸检测精度。该方法先通过Adaboost算法找出图像中的候选人脸区域,根据训练样本集中的人脸和非人脸样本训练出分类器支持向量机(SVM),然后通过SVM分类器从候选人脸区域中最终确定人脸区域。实验结果证明,SVM分类算法可以提高检测精度,使检测算法具有更好的检测效果。
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| 关 键 词： | 人脸检测 SVM算法 Adaboost算法 |
IMPROVING FACE DETECTION ACCURACY IN ADABOOST ALGORITHM WITH SVM |
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| Wang Zhiwei,Zhang Xiaolong,Liang Wenhao.IMPROVING FACE DETECTION ACCURACY IN ADABOOST ALGORITHM WITH SVM[J].Computer Applications and Software,2011,28(6). |
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| Authors: | Wang Zhiwei Zhang Xiaolong Liang Wenhao |
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| Affiliation: | Wang Zhiwei Zhang Xiaolong Liang Wenhao(School of Computer Science and Technology,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430065,Hubei,China) |
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| Abstract: | This paper presents an approach to improve the face detection accuracy in Adaboost algorithm with SVM.Firstly,the method finds out candidate regions of the human face in the image,and trains the classifier of support vector machine(SVM) according to human face samples and non-face samples in the training sample set,then eventually determine the region of human face from candidate face regions by SVM classifier.Experimental results show that the SVM classifying algorithm can improve the detection accuracy an... |
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| Keywords: | Face detection SVM algorithm Adaboost algorithm |
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