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《中国自动化学会控制理论专业委员会D卷》2011年
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基于FDA的快速haar特征选取及其在级联AdaBoost人脸检测中的应用

侯杰  茅耀斌  孙金生  
【摘要】:Viola的级联AdaBoost人脸检测器是目前最好的人脸检测器之一,然而,级联AdaBoost人脸检测器的训练过程很慢,通常需要几天甚至几周的时间。本文提出了一种基于FDA的快速haar特征选取算法,算法使用训练集统计量进行特征选取,从而将特征选取的时间复杂度由O(NTlog(N))降低到O(N+T)。进一步提出了一种基于l_o范数归一化FDA的haar特征选取算法,算法选取分类性能好,同时计算高效的haar特征。实验表明,归一化FDA特征选取算法能够给出计算更为高效的AdaBoost分类器。
【作者单位】:南京理工大学自动化学院
【基金】:国家自然科学基金资助,项目批准号:60974129,70931002
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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