针对在复杂背景的情况下,AdaBoost算法主要存在识别率较低,速度慢的问题,提出了一种基于改进的AdaBoost算法和Haar特征的方法。首先进行的是用扩展的Haar特征进行特征值的计算,然后描述了boosted分类器,并指出其存在的问题,接着描绘了改进的AdaBoost算法。多分辨率搜索进行了算法优化,试验结果表明,改进的AdaBoost算法和Haar特征提高了人脸检测的实效性,漏检率降低,并且识别率有很大的提高。
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