基于改进的AdaBoost算法的人脸检测.pdf

( ) 第 40 卷 第 1 期 河南大学学报 自然科学版 Vol . 40 　No . 1 20 10 年 1 月 J ournal of Henan U niver sit y (Nat ural Science) J an . 20 10 基于改进的 A daBoo st 算法的人脸检测 吕慧娟 ,武 澎 (河南大学 计算中心 ,河南 开封 47500 1) 摘 　要 : 为了进一步减小系统误差 ,更加有效防止 目标类权值分布扭曲现象的发生 ,针对传统 A daBoo st 人脸检测 算法存在的不足 ,对算法的权值更新规则和权值归一化规则进行了综合改进 ,实验结果证明了改进算法的有效性. 关键词 : A daBoo st 算法 ;人脸检测 ;权值更新 ;权值归一化 ( ) 中图分类号 : TP39 1 　　　文献标志码 : A 文章编号 : 1003 - 4978 20 10 0 1 - 0081 - 04 Face Detection Based on Improved Ada Boost Algorithm L V Huij uan , WU Peng ( Comp ut i ng Cente r , H enan Uni ve rs i ty , H enan K aif eng 47500 1 ,Chi na) Abstract : In or der to p revent t he occurrence of t he p henomenon of t he di stortion of t he t ar get value di st ribution more effectively , t hi s p ap er att emp t s to imp rove t he weight up dating and t he weight normalization of t he A daBoo st algorit hm . The exp eriment al result s show t he effectiveness of t he imp roved algorit hm . Key words : Face Det ection ; A daBoo st Algorit hm ; Weight Up dating ; Weight Normalization 0 　引言 作为人脸信息处理过程中的一个关键技术 ,人脸检测已经发展成为一个相对独立的研究方向 ,研究方法 和研究手段也在逐步成熟. 200 1 年 Paul Viola 和 Michael J one s 率先将 A daBoo st 算法引入人脸检测 问 题[ 1 ] ,他们文章的发表是人脸检测研究的一个里程碑[2 - 3 ] . A daBoo st 算法有着众多优点 ,但也存在不足和改 进之处. 在前人研究工作的基础上 ,针对 A daBoo st 算法存在的不足 ,本文提出了一个改进的 A daBoo st 算 法 ,对 A daBoo st 算法的权值更新规则和权值归一化规则进行了综合改进 , 以减小系统误差 ,有效防止了目 标类权值分布扭曲现象的发生. 1 　A daBoo st 算法的改进 传统 A daBoo st 是一种 自适应性 Boo sting 算法[4 ] ,它通过动态调节各个样本的权值来对基本算法的训 练错误率自动适应 ,当样本被正确分