【摘 要】
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人脸检测的任务是从图像或视频中提取出包含人脸的数据信息。其中目前应用最广泛的是AdaBoost算法。鉴于传统AdaBoost算法存在训练时间长的问题,提出了一种改进算法。利用指
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人脸检测的任务是从图像或视频中提取出包含人脸的数据信息。其中目前应用最广泛的是AdaBoost算法。鉴于传统AdaBoost算法存在训练时间长的问题,提出了一种改进算法。利用指定的裁剪百分比,每一轮裁剪掉参与训练的特征中分类误差较大的特征,并将未参加上一轮迭代的特征加入到这一轮训练中,当错误率大于0.5时,会动态地降低裁剪百分比。实验表明该算法的性能要优于目前已有的基于特征裁剪的算法,同时从减少参与训练的特征个数角度入手,在保证准确率的前提下,大幅降低了算法花费的训练时间。
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