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J-GLOBAL ID：201702252951079981   整理番号：17A0066240

AFSAとPSOの最適化に基づくADABOOST顔検出アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

AdaBoost Face Detection Algorithm Based on Fusion Optimization of AFSA and PSO

著者 (3件)： Ren Keqiang (School of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology) ,  Gao Xiaolin (School of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology) ,  Xie Bin (School of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 4  ページ： 861-865  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のADABOOSTアルゴリズムの欠点を克服するために,人工魚群アルゴリズム,粒子群最適化アルゴリズムおよびADABOOSTアルゴリズムを結合した顔検出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,人工魚群最適化の最適化特性を利用して,パーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムが局所最適化に陥りやすく,粒子サンプルの枯渇と退化を改善する。ADABOOST-フレームワークの特徴を,ADABOOSTの訓練フレームワークにおいて拡張して,それは,より低い相関度を有するHAAR-LIKE顔サンプルの特性を排除した。融合最適化のためのADA-BOOSTアルゴリズムを用いて,弱分類器の重み係数の最適値を見つけ,そして,最適弱分類器を組合せ,そして,最終的に,最終的強分類器を形成した。実験結果は,提案したアルゴリズムが効果的に検出精度を改善して,トレーニング時間を減少して,より良い顔検出効果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  魚群 ,  *最適化
準シソーラス用語： *顔検出 ,  検出精度 ,  最適値 ,  重み係数 ,  ローカル最適化 ,  粒子群最適化 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： face detection ,  article swarm optimization ,  weight coefficient ,  optimal weak classifier

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： PSO ,  最適化 ,  AdaBoost ,  検出アルゴリズム ,  提案