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Adaboost人脸检测方法的改进 总被引:10,自引:0,他引:10
针对Adaboost人脸检测训练非常耗时的问题,从训练中直接求解目标函数和弱分类器使用双阈值判决构造强分类器两个方面对人脸检测系统进行了改进。实验结果表明,改进后的系统使用的弱分类器数目大大减少,并且训练速度比传统方法高11倍左右。 相似文献
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目的 针对基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法,在应用于视频流时训练的时间较长,以及检测效率较低的问题,提出了一种基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法。方法 通过运行传统的Adaboost算法对人脸图像Haar-like特征值进行提取分析后,对人脸样本与非人脸样本特征值进行比较,发现在某一特定的特征值区间内,人脸和非人脸区域能够得到准确区分,根据此特性,进行分类器的选择,在简化弱分类器计算步骤的同时,降低训练时间,提高对人脸的识别能力。除此之外,弱分类器的增强通过Adaboost算法的放大使得强分类器分类精度提高,与级联结构的配合使用也提升了最终模型检测人脸的准确率。结果 利用MIT(Massachusetts Institute of Technology)标准人脸库对改进Adaboost算法的性能进行验证,通过实验验证结果可知,改进后的Adaboost人脸检测算法训练速度提升为原来的1.44倍,检测率上升到94.93%,虚警率下降到6.03%。并且将改进算法在ORL(Olivetti Research Laboratory)、FERET(face recognition technology)以及CMU Multi-PIE(the CMU Multi-PIE face database)这3种标准人脸库中,分别与SVM(support vector machine)、DL(deep learning)、CNN(convolutional neural networks)以及肤色模型等4种算法进行了人脸检测对比实验,实验结果显示,改进后的Adaboost算法在进行人脸检测时,检测率提升了2.66%,训练所需时间减少至624.45 s,检测效果明显提升。结论 提出的基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法,在分类器的训练和人脸检测方面都比传统的Adaboost算法性能更高,能够更好地满足人员较密集处(如球场等地)对多人脸同时检测的实际需求。 相似文献
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针对Adaboost人脸检测算法在分类器训练过程中耗时较多的问题,对Adaboost算法进行了详细分析,提出了加快寻找每一轮最佳弱分类器的四点均值法。该方法对每个特征,计算所有训练样本对应的特征值,并将其从小到大排序,求相邻的4个特征值的平均值,该平均值作为阈值,计算错误率,找出最佳弱分类器。减少特征量,修改弱分类器权重,加快收敛速度,使用不同遮挡部位的人脸样本训练分类器,实现了局部遮挡人脸的检测。实验结果表明,该方法明显提高了训练速度,缩短训练时间,并能较准确地检测局部遮挡人脸。 相似文献
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针对传统的Adaboost算法检测速度块,准确率低的问题,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法以提高人脸检测的正确率。该算法首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中利用快速积分图提取人脸的Haar特征,接着使用阈值设定的方法对传统的Adaboost算法进行改进,并将每次检测的最优分类器级联形成最终的强分类器,通过强分类器对Haar特征判别,检测出人脸部分。实验证明该算法有效的提高了人脸检测的准确率。 相似文献
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针对Adaboost算法在实时视频流中的应用,本文基于Adaboost算法的人脸检测原理,即通过提取图像中的haar特征,在训练过程中选出最优特征,转换成弱分类器,优化组合于人脸检测。最终,利用opencv的开发包,通过VC++软件编程实现基于Adaboost算法实时视频流中的人脸检测。 相似文献
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研究并实现了基于DM6437的Adaboost人脸检测算法。在对相关的人脸检测算法研究的基础上,选择了适应能力强、错误率小的Adaboost算法,通过对输入样本进行Harr特征提取,从中选出最优的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换成弱分类器,再将弱分类器优化组合成强分类器,最后形成级联强分类器用于人脸检测。通过OpenCV在计算机上仿真实现该算法,完成了Adaboost人脸检测算法的DSP程序设计,在DM6437硬件平台上实现了人脸实时检测功能。结果表明,运用该算法能够有效地进行人脸检测,可用于工程实践。 相似文献
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针对Adaboost算法在实时视频流中的应用,本文基于Adaboost算法的人脸检测原理,即通过提取图像中的haar特征,在训练过程中选出最优特征,转换成弱分类器,优化组合于人脸检测.最终,利用opencv的开发包,通过VC++软件编程实现基于Adaboost算法实时视频流中的人脸检测. 相似文献
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蔡益红 《计算技术与自动化》2013,(1):98-102
通过改进基于Haar-like特征和Adaboost的级联分类器,提出一种融合Haar-like特征和HOG特征的道路车辆检测方法。在传统级联分类器的Harr-like特征基础上引入HOG特征;为Haar-like特征和HOG特征分别设计不同形式的弱分类器,对每一个特征进行弱分类器的训练,用Gentle Adaboost算法代替Discrete Adaboost算法进行强分类器的训练;在级联分类器的最后几层上使用Adaboost算法挑选出来的特征组成特征向量训练SVM分类器。实验结果表明所提出的方法能有效检测道路车辆。 相似文献
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人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置.目前存在着大量的人脸检测算法,其中Adaboost算法是比较实用的人脸检测算法.Adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个... 相似文献
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针对大规模网络态势要素获取时间复杂度较高和攻击样本不平衡导致小类样本分类精度不高的问题,提出一种基于深度自编码网络的态势要素获取机制。在该机制下,利用优化后的深度自编码网络作为基分类器,识别数据类型。一方面,在自编码网络的逐层训练中,提出一种结合交叉熵(CE)函数和反向传播(BP)算法的训练规则,克服传统的方差代价函数更新权值过慢的缺陷;另一方面,在深度网络的微调和分类阶段,提出一种主动在线采样(AOS)算法应用于分类器中,通过在线选择用于更新网络权值的攻击样本,达到总样本的去冗余和平衡各类攻击样本数量的目的,从而提高小类攻击样本的分类精度。经对实例数据的仿真分析,该方案有较好的态势要素获取精度,并能有效减少数据传输时的通信开销。 相似文献
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In this paper,a new medical image classification scheme is proposed using selforganizing map(SOM)combined with multiscale technique.It addresses the problem of the handling of edge pixels in the traditional multiscale SOM classifiers.First,to solve the difficulty in manual selection of edge pixels,a multiscale edge detection algorithm based on wavelet transform is proposed.Edge pixels detected are then selected into the training set as a new class and a multiscale SOM classifier is trained using this training set.In this new scheme,the SOM classifier can perform both the classification on the entire image and the edge detection simultaneously.On the other hand,the misclassification of the traditional multiscale SOM classifier in regions near edges is graeatly reduced and the correct classification is improved at the same time. 相似文献
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基于动态权重裁剪的快速Adaboost训练算法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了基于动态权重裁剪的快速Adaboost训练算法,当训练数据集较大时,可以大大提高训练速度.基于动态权重裁剪的Adaboost训练算法在每次迭代过程中舍去权重较小的大多数样本,保留权重较大的少数样本进行训练,迭代完成后检查这个利用少量样本训练得到的弱分类器在所有样本上的分类性能,如果错误率大于0.5,则扩大样本的数量重新训练本次迭代的弱分类器.由于在大多数迭代过程中,只利用了少量样本进行弱分类器的训练,从而提高了整个算法的训练速度. 相似文献
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基于Gabor滤波器的快速人脸识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统人脸识别方法中所提取特征维数高、计算量大等缺点,提出一种新的正面人脸识别算法。新算法融合了半边人脸识别方法、Gabor滤波器、基于互信息判据的Gabor特征筛选来进行人脸识别。新算法将人脸图像分为左右两个部分,计算并比较人脸图像左右半边脸的熵,选取熵值较大的半边人脸图像进行Gabor特征提取。利用二值分类器判别单个Gabor特征的分类能力,选取分类能力较强的特征(最具判决力的特征)。再利用互信息判据对Gabor特征进行第二次筛选,以减小特征之间的冗余度。最后利用最近邻判别器来进行人脸识别。实验结果表明,新算法的识别率优于传统半边脸识别方法,识别速度也优于传统的利用Gabor滤波器进行特征提取的方法。 相似文献
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