改进AdaBoost算法：提升人脸识别检测率

"该资源是一篇发表在《计算机应用》2015年第35卷第8期的工程技术论文，由刘苹光、文成玉和杜鸿共同撰写。文章提出了一种改进的AdaBoost检测算法，旨在解决传统AdaBoost算法在人脸图片训练时可能出现的退化现象和训练目标类权重分布过适应问题。通过调整正负误差比和设定阈值，该算法能够优化样本权重更新和训练样本的偏重控制，从而提高人脸图片的检测效率。在LFW非受限人脸图像库的实验中，当正负样本比例为1:1时，检测率达到86.7%，优于传统的AdaBoost算法，并且只需要116个弱分类器，比传统算法少15个。关键词包括AdaBoost算法、正误差、负误差、阈值和人脸图像库。" 文章详细介绍了针对传统AdaBoost算法的改进策略。AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，通过迭代组合多个弱分类器形成强分类器。然而，原始AdaBoost算法在处理不平衡数据集（如人脸识别中的正负样本比例不均）时可能存在局限，可能导致算法退化，即过度关注错误分类的样本，忽略其他样本。 作者提出的改进方法主要包含两个方面。首先，算法引入了一个预设的阈值，将这个阈值与当前分类错误样本的权重进行比较，以此来更新样本的权重。这样可以避免某些样本被过度重视，防止权重分布过于偏向某一类。其次，通过动态调整正误分类之间的误差比例，该算法能够更好地控制训练样本的权重分配，使得训练过程更加均衡，减少了过适应问题。 实验部分显示，改进的AdaBoost算法在不同的人脸图像库和正负样本比例下都表现出良好的稳定性。在LFW（Labeled Faces in the Wild）这一广泛使用的非受限人脸图像库中，当正负样本比例为1:1时，该算法的检测率达到了86.7%，相较于传统AdaBoost算法，有显著提升。此外，实现这一性能仅需116个弱分类器，比传统AdaBoost算法的弱分类器数目少，说明了改进算法的效率。 总结来说，该研究提供了一种有效的改进AdaBoost算法，通过调整正负误差比和设置阈值，解决了传统算法在人脸检测中的退化和过适应问题，提高了检测率，同时降低了对弱分类器数量的需求，具有实际应用价值。