【摘 要】
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针对传统AdaBoost人脸检测算法存在的不足,提出一种将人工鱼群算法、粒子群优化算法和AdaBoost算法相结合的人脸检测算法.该算法利用人工鱼群算法的最佳寻优特性,弥补粒子群
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,江西赣州,341000
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针对传统AdaBoost人脸检测算法存在的不足,提出一种将人工鱼群算法、粒子群优化算法和AdaBoost算法相结合的人脸检测算法.该算法利用人工鱼群算法的最佳寻优特性,弥补粒子群优化算法易陷入局部最优的不足,改善粒子样本的枯竭和退化;在AdaBoost训练框架中扩展了Haar-like特征,以排除相关度较低的Haar-like人脸样本特征;采用融合优化的Ada-Boost算法寻找弱分类器权重系数的最优值,组合最佳弱分类器,级联形成最终的强分类器.实验结果表明,该算法能够有效提高检测精确率、降低训练时间,取得了较好的人脸检测效果.
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