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Adaboost 方法是目前較流行的一種人臉檢測(cè)方法，本文根據(jù)傳統(tǒng)Adaboost 方法與改進(jìn)的Adaboost 方法分別設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的boosting 分類器，采用基于bioid 的人臉庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練。測(cè)試階段對(duì)包含單個(gè)人臉和不包含人臉的圖片進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最好檢測(cè)率可達(dá)到86.875%。最后比較分析了兩種方法的性能，解釋了影響分類器效果的原因。
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