基于不平衡分类的人脸检测系统 |
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引用本文: | 孙玉,刘贵全,汪中.基于不平衡分类的人脸检测系统[J].计算机应用与软件,2012(12):24-26. |
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作者姓名: | 孙玉 刘贵全 汪中 |
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作者单位: | 中国科学技术大学计算机科学与技术学院;安徽职业技术学院信息工程系 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(61073110) |
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摘 要: | 人脸检测是生物特征识别技术中一个关键技术。针对人脸检测中正负样本类别不平衡的特性,提出基于BalanceCascade不平衡分类算法的人脸检测系统。系统通过控制分类器的误报率使得每层正负样本的规模相当,然后加权所有弱分类器构建最终的强分类器,消除训练正负样本不平衡的特点。在ORL人脸数据集上进行实验,采用F-measure和AUC作为评判标准,相比于传统的AdaBoost和UnderSamping不平衡分类算法,实验结果表明BalanceCascade算法优于传统的不平衡分类算法。
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关 键 词: | 人脸识别 不平衡分类 误报率 |
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