一种改进的AdaBoost算法在人脸检测系统中的应用

摘要

针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低、速度慢的问题,提出了一种改进的AdaBoost算法,与遗传算法相结合,产生了一种识剐率高、泛化能力好的强分类器,文中称之为GA-AdaBoost算法.该算法首先训练多个支持向量机作为弱分类器,然后用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优.最后,通过试验与传统AdaBoost进行对比,表明了该算法具有识别率高和速度快的优越性.