基于分类器相关性的adaboost人脸检测算法

？为了提高传统adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器。在cmu正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的adaboost算法,基于分类器相关性的adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率。