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利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度

王志伟 张晓龙 梁文豪

计算机应用与软件2011,Vol.28Issue(6):32-35,4.
计算机应用与软件2011,Vol.28Issue(6):32-35,4.

利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度

IMPROVING FACE DETECTION ACCURACY IN ADABOOST ALGORITHM WITH SVM

王志伟 1张晓龙 1梁文豪1

作者信息

  • 1. 武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉,430065
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摘要

Abstract

This paper presents an approach to improve the face detection accuracy in Adaboost algorithm with SVM. Firstly, the method finds out candidate regions of the human face in the image, and trains the classifier of support vector machine (SVM) according to human face samples and non-face samples in the training sample set, then eventually determine the region of human face from candidate face regions by SVM classifier. Experimental results show that the SVM classifying algorithm can improve the detection accuracy and makes the detection algorithm better in detection efficiency.

关键词

人脸检测/SVM算法/Adaboost算法

Key words

Face detection/ SVM algorithm/ Adaboost algorithm

引用本文复制引用

王志伟,张晓龙,梁文豪..利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度[J].计算机应用与软件,2011,28(6):32-35,4.

基金项目

国家自然科学基金(60975031) (60975031)

湖北省自然科学基金(2008CDB344,2009CDA034) (2008CDB344,2009CDA034)

武汉科技大学创新团队项目(2008TD04). (2008TD04)

计算机应用与软件

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-386X

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