Thuật toán AdaBoost nhanh sử dụng mật độ Gauss trong nhận diện khuôn mặt

Tóm tắt

Phương pháp phát hiện mặt người do Paul Viola và Michael J. Jones đã phát triển và được áp dụng rộng rãi trong nhiều hệ thống thực tế. Mặc dù tính hiệu quả và linh hoạt đã đáp ứng được yêu cầu về cả hiệu suất và độ chính xác, những vẫn còn nhiều khía cạnh có thể được cải thiện. Bài báo này kế thừa hệ thống phát hiện mặt của Viola-Jones và giới thiệu hai đóng góp quan trọng mới. Đầu tiên là thay đổi cách sử dụng ảnh tích phân để trích xuất được đặc tính có giá trị hơn cũng như tăng khả năng phát hiện mặt. Tiếp theo là phương pháp áp dụng AdaBoost mới, sử dụng phân phối Gauss để tính khoảng cách đến trọng tâm của vùng mặt và vùng không phải mặt, từ đó phân loại tốt hơn. Bằng thực nghiệm, tác giả cũng đã chứng minh rằng việc sử dụng một phần của bộ đặc tính vẫn đủ để tạo nên một lớp phân loại mạnh thay vì dùng toàn bộ bộ đặc tính. Kết quả cho thấy bộ nhớ và thời gian để học được giảm đi rất nhiều.