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在Gentle Adaboost算法中,强分类器由弱分类器线性组成,但这种组合并不能保证强分类器是最优的。因此,提出一种基于分类结果的优化方法。算法模拟弱分类器系数增加或减少对分类结果的影响,选择最利于分类的系数调整方向,设计了优化机制。在MIT人脸数据库上的仿真实验表明,分类器优化后,检测精度得到了提高。