基于Adaboost对人脸Gabor特征进行选择

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通过提取人脸图像的Gabor特征,结合Adaboost进行人脸识别。针对Gabor特征维数高、冗余大的特点,引入Adaboost算法进行特征选择降低特征向量的维数,对于大量的Gabor特征进行选取。同时采用单一正样本集合和多个负样本集合分别进行训练的方法构建多个强分类器级联的层级分类器。在YaLe库上进行测试的结果验证了该法的有效性。
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