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基于粒特征和连续Adaboost的人脸检测被引量：5: 2009年; 提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法.它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting动态级联型的人脸检测器.在CMU-MIT正面人脸测试集上,误报20个时,检测率为90%以上.在一台Pentium Dual-1.2 GHz的PC上,处理一幅大小为320×240像素大小的图片平均需100 ms.实验结果表明该方法取得了比较好的精度和速度.; 陈春燕章品正罗立民; 关键词：贝叶斯决策连续ADABOOST 人脸检测

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陈春燕