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저자정보
Cheol Hun Han (ChungAng University) Kwee-Bo Sim (ChungAng University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008
발행연도
2008.10
수록면
1,892 - 1,895 (4page)

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In this paper, we propose to use the AdaBoost algorithm for face detection. AdaBoost is a kind of large margin classifiers and is efficient for on-line learning. In order to adapt the AdaBoost algorithm to fast face detection, use the original AdaBoost algorithm, the original AdaBoost which uses a given features is compared with the boosting along feature dimensions. The comparable results assure the use of the latter, which is faster for classification. The AdaBoost is typically a classification between two classes. This face detection system operates without the aid of initializing stage and realizes automatic face detection system. The overall structure adopts window scanning and image pyramid structure so that various size of face is allowed to be detected. In addition, real-time performance rate can be achieved through constituting strong classifier with extracting a few but efficient weak classifiers by the AdaBoost learning.
#Face detection #AdaBoost #Classifiers #Haar-like feature #Mean Shift Algorithm

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. FACE EXTRACTION
3. LEARNING CLASSIFICATION
4. FACE DETECTION SYSTEM
5. EXPERIMENT
6. CONCLUSION
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

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