基于改進(jìn)的Adaboost人臉檢測與識別算法研究.pdf

1、隨著社會信息化的發(fā)展，人臉檢測和識別應(yīng)用得越來越廣泛，比如監(jiān)控系統(tǒng)、公司的門禁系統(tǒng)等。有很多的科研人員都在從事這方面的研究。本文在對人臉檢測原理進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)算法來解決人臉檢測中出現(xiàn)的一些問題。同時還對一些常用的人臉識別算法進(jìn)行了分析并通過相關(guān)實驗發(fā)現(xiàn)ICA算法的識別能力沒有PCA和LDA算法強(qiáng)，于是本文通過ICA關(guān)聯(lián)另外一種算法這種途徑來提升它的識別性能，實驗表明該途徑很好地提高了ICA算法識別能力。
　　本文詳

2、細(xì)歸納了Adaboost算法的一些原理，并就Adaboost算法存在錯誤檢測、重復(fù)檢測、遺漏檢測等問題進(jìn)行了分析，提出了運(yùn)用膚色矯正的人臉檢測優(yōu)化算法來解決此類問題。在YCbCr空間中搭建膚色模型，并利用動態(tài)閾值法進(jìn)行膚色分割。以Adaboost改進(jìn)算法為基礎(chǔ)利用膚色矯正形成優(yōu)化的人臉檢測算法，實驗表明，該優(yōu)化算法取得了較為理想的檢測效果。
　　通過對一些常用的人臉識別算法進(jìn)行分析，并通過實驗發(fā)現(xiàn)ICA算法的識別性能可以有較大的改

3、善空間。引入Adaboost進(jìn)階優(yōu)化人臉識別算法，把ICA算法與Adaboost進(jìn)階算法相關(guān)聯(lián)，形成ICA關(guān)聯(lián)算法，通過實驗發(fā)現(xiàn)ICA關(guān)聯(lián)算法比ICA運(yùn)用余弦分類算法以及ICA運(yùn)用最近鄰分類算法的識別性能都要強(qiáng)，而且識別率更加穩(wěn)定。由于ICA關(guān)聯(lián)算法在FERET上識別效果表現(xiàn)一般，本文又對Adaboost進(jìn)階算法進(jìn)行改進(jìn)，用ICA來關(guān)聯(lián)改進(jìn)后的Adaboost進(jìn)階算法，實驗表明改進(jìn)后的ICA關(guān)聯(lián)算法識別能力得到明顯提升，特別是在FERE