改进的SVM分类器在人脸检测算法中的研究

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复杂背景下的人脸检测是近几年来的研究热点,在军事、医疗、安全等多个领域具有广泛的应用前景。本文主要针对人脸检测存在的漏检率和误检率比较高等问题,利用支持向量机的全局优化性和核函数参数的调节作用等特性,拟通过引入支持向量机(SVM)作为AdaBoost算法的弱分类器,从而提高人脸检测的精度、速度和降低人脸检测的误检率。
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