华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2007, Vol. 35 ›› Issue (1): 64-69.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

基于AdaBoost 和遗传算法的快速人脸定位算法

唐旭成 欧宗瑛 苏铁明 华顺刚   

  1. 大连理工大学 精密与特种加工教育部重点实验室,辽宁 大连 116023
  • 收稿日期:2005-12-14 出版日期:2007-01-25 发布日期:2007-01-25
  • 通信作者: 唐旭展(1973-) ,男,博士生,工程师,主要从事模式识别方面的研究。 E-mail:tribology@163.com
  • 作者简介:唐旭展(1973-) ,男,博士生,工程师,主要从事模式识别方面的研究。
  • 基金资助:

    大连理工大学交叉学科基金资助项目(光电子+X2006)

Fast Human Face-Detecting Algorithm Based on AdaBoost and Genetic Algorithm

Tang Xu-sheng  Ou Zong-ying  Su Tie-ming  Hua Shun-gang   

  1. Key Laboratorγfor Precision and Non-Traditional Machining Tech. of the Ministry of Education ,Dalian Univ. of Tech. , Dalian 116023 , Liaoning , China
  • Received:2005-12-14 Online:2007-01-25 Published:2007-01-25
  • Contact: 唐旭展(1973-) ,男,博士生,工程师,主要从事模式识别方面的研究。 E-mail:tribology@163.com
  • About author:唐旭展(1973-) ,男,博士生,工程师,主要从事模式识别方面的研究。
  • Supported by:

    大连理工大学交叉学科基金资助项目(光电子+X2006)

摘要: 针对采用AdaBoost 算法构建人脸检测器时存在的特征冗余问题,提出了一种新的快速人脸定位算法。首先用AdaBoost 算法选取类Haar 小波特征(称作AdaHaar 特征),然后用遗传算法在低维的AdaHaar 特征空间进一步优选,消除冗余并得到相应的权系数,最终的人脸检测器由这些优选的弱分类器及其相应权系数线性组合而成.实验结果表明,采用文中算法训练的人脸检测器在检测正确率、检测速度及占用内存等方面的性能都得到了改善。

关键词: 人脸检测, 人脸识别AdaBoost 算法, 遗传算法, 特征选取, 模式识别

Abstract:

A novel fast human face-detecting algorithm is proposed to overcome the redundancy in the construction of human face detector by AdaBoost algorithm. In the investigation , AdaBoost algorithm is first used as a feature se-lectorto select the Haar-like wavelet features , namely AdaHaar features. Then , the selected low-dimension Ada-Haarfeatures are further selected to optimally remove the redundancy and to obtain the corresponding weights. Fi-nally, a human face detector is linearly aggregated by the selected features and the weights. Experimental results show that the proposed human face detector can accurately and fast locate face with low memory cost.

Key words: human face detection, human face recognition, AdaBoost algorithm, genetic algorithm, feature extractlOn, pattem recogmtlOn