基于改进AdaBoost算法的人脸检测

提出了一种改进的AdaBoost算法,该算法设定漏检一张人脸的代价比误检一张人脸的代价大,然后通过学习使得两类分类错误的代价最小.实验结果表明,此算法能取得更好的学习效果,提高了人脸检测率.     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

基于改进AdaBoost算法的人脸检测

研究人脸识别实现自动化检测,针对实时定位准确识别人脸,采用传统AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的过拟合现象和特征冗余缺欠,提出一种自适应样本权重更新规则和遗传算法的改进AdaBoost人脸检测方法.可把正负样本错分率引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制.用遗传算法进一步优化所选特征及其参数,达到使用较少的弱分类器实现高检出率和低误判率的双重要求.仿真结果表明,与传统AdaBoost算法相比,采用文中算法训练人脸检测器可有效避免样本权重扭曲现象,消除分类器冗余,在保证较高检出率的同时降低误检率,使人脸检测更加快速和精确.     

基于改进的AdaBoost算法的人脸检测与定位

针对传统AdaBoost算法在训练过程中出现的退化现象和检测率低的问题,提出了一种有效的解决方法。该方法在传统AdaBoost算法的基础上,对样本的权值参数和弱分类器的加权参数加以改进,有效地抑制了困难样本权值的过分增大,加强了分类器对样本的识别能力,并提高了系统的检测率。实验证明:使用该方法训练的级联人脸检测器具有良好的性能。     

一种改进的AdaBoost人脸检测算法

针对传统AdaBoost算法存在的所需样本数量大、训练时间长、分类器检测费时的问题,提出一种快速样本选择和分类器优化算法.首先,提出一个基于SVM的训练样本选择算法,来提高样本的有效率;其次,提出一种将多个分类器组合成一个新的分类器的算法,减少了分类器的总数,且新生成的分类器比原有多个分类器分类能力更强,提高了检测性能.实验结果表明,算法能够用更少的样本与时间达到与传统方法相同的性能.     

基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测

文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域：然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。     

基于CMYK-H-CbCr肤色检测和改进型AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和高分辨率的人脸检测问题,提出一种多颜色空间下的肤色检测和改进型AdaBoost算法结合的人脸检测方法。首先,为了提高检测速度,采用多颜色空间的肤色检测作为预处理,结合CMYK、HSV、YCbCr三种颜色空间下的肤色阈值分割,得到人脸候选区域;其次,为了克服人脸相似区域容易导致的退化现象,将样本和弱分类器阈值的距离结合到权重更新中,提出一种改进型的AdaBoost算法。实验证明,二者结合后的新方法,在保证检测率的同时,大幅降低了计算复杂度和误检率。     

一种改进AdaBoost算法的车牌检测方法

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了分类器训练耗时和训练过程中容易出现样本权重扭曲的问题,并提出了解决这一问题的有效方法。新方法主要对特征值和排序结果进行缓存以及对样本权重的更新规则进行适当调整。实验结果表明,使用该方法训练级联车牌检测器能较好地解决传统AdaBoost算法中所出现的权重扭曲及训练时间长的问题,在提高检测率的同时训练时间缩短了50%左右。     

基于扩展Haar特征的AdaBoost人脸检测算法

对于常用的基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法存在漏检率与误检率高等不足, 增加了Haar特征的扩展种类, 这些新增Haar特征能够有效减少因眉毛与眼睛灰度值近似而引起的误判, 同时去除一些针对人脸分辨效果不好的特征来提高算法的实时性, 深入分析了利用Haar特征与AdaBoost算法构成的级联分类器的特点. 实验数据结果验证了改进后算法的可行性.     

基于多肤色空间及AdaBoost算法的人脸检测方法

针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色空间对图像进行肤色分割,定位出候选的人脸区域;最后对AdaBoost算法的检测过程进行研究验证,检测出人脸并指示。数据显示,该方法在时间、检测率、漏检率等方面都有明显的改进。因此,该方法能较好地处理复杂背景下彩色图像人脸检测的错检、漏检问题,从而提高了检测效率。     

多阈值划分的连续AdaBoost人脸检测

连续AdaBoost算法要求对样本空间进行划分,传统的等距划分无法体现正负样本各自的分布规律.对基于连续AdaBoost算法的人脸检测方法进行了改进,结合离散AdaBoost中弱分类器的阈值选取策略,通过多重最优阈值选择方法实现了样本空间的合理划分.在MIT-CBCL数据库上的实验结果表明,改进后的方法比等距划分和连续AdaBoost算法检测率提高0.5%和2%,错误率降低0.15%和0.27%,算法收敛速度更快.     

基于优化加权参数的AdaBoost人脸检测算法

针对在已有人脸检测方法中采用单阈值所导致的误检率太高的问题,提出一种基于优化加权参数的快速AdaBoost训练检测算法。算法通过改变弱分类器加权参数求解公式的方法,保证了在低误检率的前提下也能获得低误警率;通过特征值曲线自适应得到双阈值,然后构造双阈值弱分类器并进行集成,形成强分类器。实验结果表明,该算法不仅能够有效地提高检测精度,而且,由于双阈值能够减少搜索次数,从而使训练和检测时间也有明显的改进。     

一种复杂背景下的人脸检测方法

针对在复杂背景下现有人脸检测算法存在检测率低和误检率高等问题,提出了一种基于改进AdaBoost算法和肤色校验相结合的彩色图像人脸检测方法.首先对传统AdaBoost算法进行了改进,通过改进样本权值参数和弱分类器加权参数,有效地抑制了困难样本权值的过分增大,加强了分类器对样本的识别能力,并提高了系统的检测率;然后将Ad...     

基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测

基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。     

AdaBoost人脸检测算法在DSP上的移植与优化

将Viola等人提出的AdaBoost人脸检测算法由PC机移植到TMS320DM642嵌入式平台,采用EMCV （Embedded Computer Vision Library）移植方案,将PC平台的OpenCV（Open Source Computer Vision Library）视觉库中有关AdaBoost算法的模块修改使之适应嵌入式DSP平台。该移植工作主要解决了OpenCV在嵌入式平台的不兼容问题以及不同体系架构的编译器环境和库文件导致的编译和链接错误。优化工作在TI的编译器CCS中进行,在编译器平台下进行C语言的项目及程序优化,并进行了大量实验数据的对比,给出了优化的方案,对实现系统的实时性有指导性作用。     

改进的快速行人检测方法

行人检测在视频监控以及智能车系统中有着广泛的应用前景,为了能够更有效地检测行人,将人脸检测中级联检测框架引入行人检测中,并对其进行改进,采用Gentle AdaBoost算法进行分类器训练,以提高训练效率,同时在训练前引入了特征预筛选,以减少训练时间和系统开销。实验表明,改进后的方法训练时间短,检测精度高,同时具有较快的检测速度。