简化基于矩阵的Boosting算法的系统及方法

摘要

本发明提供一种简化基于矩阵的Boosting算法的系统。该系统将用于Boosting运算的已知数据分割成多个子集合，并随机从中选择多组包含N个子集合的组合。通过利用基于矩阵的Boosting算法对上述选择的多组组合进行迭代运算，从而获得符合条件的假阳值。本发明还提供一种简化基于矩阵的Boosting算法的方法。本发明可以减少Boosting运算的次数及所需的内存空间。

主权项

一种简化基于矩阵的Boosting算法的方法，包括：（a）从一个用户端电脑接收假阳值；（b）从一个数据库中载入人脸识别数据，并从所载入的人脸识别数据中识别出特征数据，以生成一个由特征数据组成的特征集合，其中，所述特征数据包括代表人脸特征的眼、鼻、口的数据；（c）将上述特征集合分割成多个包含特征数据个数相等的子集合；（d）依序为每个子集合指定一个编号；（e）从上述编号中随机选择编号，以生成多组编号组合，其中，每一组编号组合包含N个不相同的编号；（f）从上述接收的多个假阳值中选择其中一个假阳值；（g）从上述所生成的多组编号组合中选择其中一组编号组合，从而选取所选择的组编号组合中包括的编号所对应的子集合中的数据；（h）根据上述选取的数据组成一个矩阵，并利用Boosting算法对该矩阵进行运算，从而计算出所选择的编号组合对应的假阳值；（i）重复步骤（g）和（h），直到每一组编号组合都已经计算出其对应的假阳值之后，将计算出来的所有假阳值按照大小依次排列，从值小的一端按次序取出n个假阳值，并获取该n个假阳值对应的n组编号组合；（j）将该n个假阳值与上述选择的假阳值进行比较，以判断该n个假阳值中的最小值是否小于所选择的假阳值；及（k）在上述n个假阳值中的最小值小于所选择的假阳值的情况下，将该n个假阳值中的最小值记录为该次Boosting运算的假阳值，并记录该最小值所对应的编号组合。