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一种基于AdaBoost的人脸检测分类器构造方法

发布时间: 2022-02-15

基本信息

合作方式： 技术许可
成果类型： 发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业
成果介绍

本发明的目的是提出一种基于AdaBoost的人脸检测分类器构造方法,该方法能够提高人脸检测分类器的训练效率,并基于对训练样本的统计,计算了人脸各器官对最终检测贡献的能力,提高了人脸检测的准确率,从而得到分类效果更好的人脸检测分类器.本发明由下述步骤组成:A:获得人脸样本和非人脸样本;B:对所有样本预处理;C:手工标注各器官的区域;D:统计面部各器官出现规律;E:利用改进的AdaBoost算法训练得到人脸检测弱分类器;F:通过步骤E得出一系列弱分类器,通过将这些弱分类器和面部器官的权重组合得到强分类器.本发明通过持续改变样本的权重来训练一系列的弱分类器,最后将一系列的弱分类器组合形成能够区分人脸和非人脸的强分类器.

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