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连续AdaBoost算法要求对样本空间进行划分,传统的等距划分无法体现正负样本各自的分布规律。对基于连续AdaBoost算法的人脸检测方法进行了改进,结合离散AdaBoost中弱分类器的阈值选取策略,通过多重最优阈值选择方法实现了样本空间的合理划分。在MIT-CBCL数据库上的实验结果表明,改进后的方法比等距划分和连续AdaBoost算法检测率提高0.5%和2%,错误率降低0.15%和0.27%,算法收敛速度更快。