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【24h】

Face Detection in Complex Background Using AdaBoost Algorithm

机译:使用Adaboost算法在复杂背景中的脸部检测

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摘要

This paper has studied one kind based on rectangle features face detection technology. The first use of a fixed size training set training out of each rectangle features corresponding to the weak classifier, the weak classifier selection, made some improvement. Using AdaBoost algorithm to train the weak classifier, we get a strong classifier. In the end, we make strong classifier construction into a cascade structure of a human face detector, the experimental results show that the detector can quickly and accurately detect the human face images.
机译:本文研究了一种基于矩形特征面部检测技术的一种类型。首次使用固定尺寸的训练设置训练从对应于弱分类器的每个矩形功能,弱分类器选择,做了一些改进。使用Adaboost算法培训弱分类器,我们得到一个强大的分类器。最后,我们将强大的分级构造成级联结构的人脸检测器,实验结果表明,检测器可以快速准确地检测人脸图像。

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