基于Adaboost算法的人脸识别优化方法

摘要

基于Adaboost算法的人脸识别优化方法，首先对人脸图像进行特征提取和降维，用降维后的矩阵数据，使用SAMME.R算法进行识别分类；在训练弱分类器时，判断该弱分类器的结果，在所有同属一类的样本的分类中，正确分类的样本的权值和，是否比分到其他任意一类的权值和大；如果满足该条件则继续进行权值调整和下一次迭代；如果不满足，由于训练出的弱分类器不够好，达不到要求，所以在权值不变的情况下重新训练弱分类器，然后再次判断新的弱分类器是否满足上边所述的条件，如果满足进入下一次调整，不满足继续重新训练弱分类器，不断优化弱分类器的质量，从而逼近最优强分类器；得到最终的强分类器有效提高了人脸识别的准确率。