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针对AD AdaBoost算法在样本训练过程中的退化现象,提出了一种基于改进的AD AdaBoost算法的人眼检测方法,通过释放正确分类负样本的权值并进行归一化处理,缓冲分类困难的样本上权值的扩张.实验结果表明此方法在保持较好实时性的同时,能够提高检测的准确率.
基于改进AD AdaBoost算法的人眼检测
【摘 要】
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针对AD AdaBoost算法在样本训练过程中的退化现象,提出了一种基于改进的AD AdaBoost算法的人眼检测方法,通过释放正确分类负样本的权值并进行归一化处理,缓冲分类困难的样本上权值的扩张.实验结果表明此方法在保持较好实时性的同时,能够提高检测的准确率.
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院
【出 处】
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西南师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年03期
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