改进的人脸检测训练方法 (2008年)

针对AdaBoost存在的诸如分类器的级联结构会导致系统拒真率与认假率的失衡，单调性前提的不成立容易直接造成训练过程的失败等缺陷，对人脸检测训练方法进行研究，提出了一种改进算法——neighbor-eliminated boosting（NEB）算法。此算法通过构建一种新的基于双表链接结构的特征描述子存储结构，引入特征相关信息，简化了训练过程。实验结果表明，以NEB算法为基础实现的人脸检测系统，在训练速度上具有明显的优越性。