改进的AdaBoost算法：提升人脸识别性能与效率

本篇硕士学位论文深入探讨了改进的AdaBoost算法在人脸检测领域的实际应用。AdaBoost算法，由1995年提出，是一种强大的机器学习算法，它通过组合一系列简单的弱分类器形成一个强大的分类器，特别适用于解决复杂的分类问题。在人脸检测领域，这一算法在2001年被引入，极大地推动了检测速度的提升，标志着人脸检测技术迈入了实用阶段。 原始的AdaBoost算法假设正负样本的重要性相等，这在人脸检测中并不适用，因为人脸和非人脸两类样本的分类错误风险存在显著的不平衡性。在实际应用中，系统通常更注重降低误报率（False Acceptance Rate, FAR）而非漏报率（False Rejection Rate, FRR）。为了克服这个问题，作者丁晓宇针对这一特性，提出了改进的AdaBoost算法。 改进的关键在于引入分类风险系数，使其与级联分类器算法紧密相连，使得算法能够更好地处理类别不平衡。此外，论文还对原始AdaBoost的权值更新规则进行了修改，让分类风险系数参与到权值计算中，采用正负样本分离的权值归一化方法，从而提高了算法的鲁棒性和自适应性。这些优化使得改进的AdaBoost在保持高检测率的同时，显著降低了误检率，提升了训练效率。 实验结果表明，与原始算法相比，改进的AdaBoost算法在相同条件下表现更为优秀，能够适应人脸检测任务的需求。关键词包括机器学习、AdaBoost算法、人脸检测、Haar特征以及级联分类器，这些都凸显了研究的核心内容和实际应用价值。通过这篇论文，作者不仅展示了对经典算法的深入理解，也贡献了一种实用且高效的人脸检测技术，对于人脸识别技术的发展具有重要意义。