AdaBoost人脸检测算法优化与实现

"这篇硕士学位论文详细探讨了AdaBoost人脸检测算法的改进与实现，作者贺灏在导师贺建飚的指导下，针对AdaBoost算法在人脸检测领域的应用进行了深入研究。" AdaBoost算法，全称为Adaptive Boosting，是集成学习（Ensemble Learning）中的一个重要方法。它于2001年被引入到人脸检测领域，因其高效性成为人脸检测的里程碑。AdaBoost通过组合多个弱分类器形成一个强分类器，能够逐步减少误分类的概率。该算法的核心在于动态调整训练数据的权重，使得在每次迭代中，那些难以正确分类的样本获得更高的权重，以便后续的弱分类器能够重点关注这些样本。 然而，原始的AdaBoost算法在处理大量样本和特征时面临训练时间过长的问题，特别是在图像尺寸较大时，检测时间也会增加，这限制了其在实际应用中的效率。论文提出了三种针对这些问题的改进策略： 1. **并行计算**：通过对二维特征矩阵进行分解，引入并行计算概念，使得在多机环境下，AdaBoost的训练速度得到显著提升。这种方法利用分布式计算的优势，加快了计算进程。 2. **区域并行检测**：通过将待检测区域划分为多个子区域，并行执行检测任务，替代传统的串行检测方式。在多核处理器上，这种方法可以显著提高人脸检测的速度，减少检测时间。 3. **动态移动步长策略**：改进原有的串行检测算法中的滑动窗口步长，依据前一次检测中通过的强分类器数目动态调整步长。这种策略能有效避免许多无意义的检测，从而提升串行检测算法的检测速度。 此外，论文还关注了人脸检测过程中的其他关键因素，如训练过程中的权重分配、检测率的优化以及样本选择的策略。这些改进不仅提升了算法的运行效率，也提高了人脸检测的准确性。 关键词：人脸检测，训练，权重，检测率，样本 这篇论文的研究对于理解和优化AdaBoost算法在人脸识别中的应用具有重要的理论价值和实践意义，为未来的人脸检测算法提供了新的思路和改进方向。