AdaBoost人脸检测定点型优化算法

周振华

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.019

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AdaBoost人脸检测定点型优化算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.019

周振华

详细信息

中图分类号: TP391.41

Fixed-Point Optimization Algorithm of AdaBoost Face Detection

ZHOU Zhen-hua

摘要: 提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关模型参数有效分离标定。优化算法进一步利用图像积分图及弱分类器计算特点,完成对弱分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化;同时,利用强分类器浮点的计算精度要求,完成强分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化。该定点型AdaBoost人脸检测方法计算精度逼近原浮点型算法计算精度,保持了较高的人脸检测正确率,并利于后期的SIMD并行计算方法优化,同时,也利于算法在定点型嵌入式设备上的移植与优化。
- AdaBoost /
- 人脸检测 /
- 图像积分图 /
- 强分类器 /
- 弱分类器

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AdaBoost人脸检测定点型优化算法

刊出日期: 2015-08-15

中图分类号: TP391.41

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摘要: 提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关模型参数有效分离标定。优化算法进一步利用图像积分图及弱分类器计算特点,完成对弱分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化;同时,利用强分类器浮点的计算精度要求,完成强分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化。该定点型AdaBoost人脸检测方法计算精度逼近原浮点型算法计算精度,保持了较高的人脸检测正确率,并利于后期的SIMD并行计算方法优化,同时,也利于算法在定点型嵌入式设备上的移植与优化。

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