基于AdaBoost算法的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)已應(yīng)用到各行各業(yè)。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)作為數(shù)字圖像處理中一項(xiàng)重要的技術(shù)，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域（計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻安全方面的領(lǐng)域）備受關(guān)注，起初人臉檢測(cè)只是人臉識(shí)別技術(shù)的一個(gè)環(huán)節(jié)，但隨著電子商務(wù)等應(yīng)用的發(fā)展，識(shí)別系統(tǒng)對(duì)人臉的應(yīng)用性要求不斷提高，技術(shù)發(fā)展越來(lái)越快，人臉檢測(cè)逐漸從人臉識(shí)別中獨(dú)立出來(lái)，隨后又有很多經(jīng)典的算法?，F(xiàn)在的計(jì)算機(jī)技術(shù)比較智能化，這種技術(shù)給人臉檢測(cè)的研究也帶來(lái)了很多便利條件，檢測(cè)的魯棒性和檢測(cè)效果都得

2、到了提高。
　　本文分別對(duì)人臉檢測(cè)技術(shù)方法的理論知識(shí)以及當(dāng)今人臉技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了研究，同時(shí)也闡述人臉檢測(cè)系統(tǒng)的分類(lèi)、算法的特點(diǎn)。重點(diǎn)研究了基于AdaBoost算法的人臉檢測(cè)方法，優(yōu)化了檢測(cè)系統(tǒng)的訓(xùn)練過(guò)程，級(jí)聯(lián)AdaBoost算法是一種經(jīng)典算法。雖然此算法比較經(jīng)典但也存在一些問(wèn)題：如何選擇判別性高的分類(lèi)器，以及是否能有效地將這些分類(lèi)能力強(qiáng)的分類(lèi)器級(jí)聯(lián)起來(lái)需進(jìn)一步提高。因此，本文對(duì)此進(jìn)行了研究，并采用改進(jìn)的AdaBoos

3、t算法進(jìn)行，從而優(yōu)化了檢測(cè)方法。首先，通過(guò)對(duì)建立弱分類(lèi)器的研究，采取了一種使用較少量的弱分類(lèi)器就能達(dá)到高檢測(cè)率的計(jì)算弱分類(lèi)器閾值的方法。其次，選擇那些判別性較強(qiáng)的弱分類(lèi)器進(jìn)行優(yōu)化檢測(cè)系統(tǒng)，目的是節(jié)省了學(xué)習(xí)過(guò)程中訓(xùn)練分類(lèi)器所需要的時(shí)間以及構(gòu)建強(qiáng)分類(lèi)器所需要弱分類(lèi)器的數(shù)目。檢測(cè)率是評(píng)價(jià)檢測(cè)系統(tǒng)效率的一個(gè)因素，本文考慮到這點(diǎn)采用級(jí)聯(lián)的方式把分類(lèi)器組合起來(lái)，這樣會(huì)使分類(lèi)器的分類(lèi)能力有所提升。本文優(yōu)化后更加完善了檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)。
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