基于HSV模型和改进AdaBoost算法的车牌检测

提出了一种基于HSV颜色模型和改进AdaBoost算法的车牌检测方法。针对传统AdaBoost算法在训练过程中出现的过配现象和检测率偏低问题,文中在传统AdaBoost算法的基础上对其权值更新规则和弱分类器加权参数做了改进,并通过利用HSV颜色模型构建第一层强分类器,并构建成级联分类器应用于车牌检测。实验证明使用该方法得到的车牌检测器不仅提高了车牌检测率和检测速度,并在一定程度上避免了过配现象产生     

基于Boosting算法的实时人脸监控系统设计

设计实现了基于Boosting算法的实时人脸监控系统,以AdaBoost算法为人脸检测基础,以粒子滤波器算法为人脸跟踪基础,通过两者的结合提高了检测的速度.通过分析AdaBoost训练和检测的过程,指出影响AdaBoost检测速度的要素,并提出了通过区域生长等预处理方式对待检测图像进行区域合并,降低背景的复杂度,从而提高检测的速度;并增加了侧面人脸级联分类器,采用串并联结构将正面人脸和侧面人脸的检测综合起来,扩大了系统对人脸的检测范围.同时将跟踪结果作为人脸检测模块的反馈信号,增强了检测系统的目标捕获和目标校正能力.     

AdaBoost算法实现全极化SAR图像分类

文中提出了一种基于AdaBoost算法的全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类方法.该方法将AdaBoost算法与HH、HV和VV三个极化通道数据结合起来,对全极化SAR图像进行分类,充分利用了极化信息和AdaBoost算法的快速收敛性.将该方法的仿真结果与H/α分类方法仿真结果进行比较,发现该方法分类模糊程度较低,在细节上分类更为准确,且在相同的情况下,该算法速度更快.     

基于AdaBoost算法和人眼定位的动态人脸检测

在快速人脸检测算法中,基于AdaBoost算法的人脸检测算法得到越来越多的认可。然而,该算法在复杂环境下常有误检的情况。为了既快速又能提高检测的准确率,提出了以人眼定位的算法作为辅助的人脸检测算法。首先应用AdaBoost算法检测人脸的位置,然后再利用改进的模板匹配算法对人眼进行快速识别与定位。在人眼检测方面,利用金字塔算法加快了检测速度。实验表明,该方法可减少AdaBoost算法的误检率。     

一种基于AdaBoost人脸检测算法在Android平台的实现

针对Android系统自带的人脸检测算法不能精确地检测人脸,尤其是带眼镜后,根本无法检测到人脸.本文研究了一种基于Android系统下的AdaBoost人脸检测算法.首先介绍了Android平台下的人脸检测体系结构,然后对AdaBoost人脸检测模块,包括特征值与特征值的计算、AdaBoost分类器、开发环境搭建分别进行了说明.最后通过样本创建,以及训练好的分类器进行人脸检测.实验结果表明：由于充分利用AdaBoost人脸检测方法实时性比较强、检测率高,该方法完全满足Android平台下人脸检测的需要.     

基于Adboost与空间支持向量域分类的人脸检测

为了在AdaBoost算法基础上进一步提高人脸检测率,提出首先运用AdaBoost算法对样本进行训练得到T个分类器,然后通过空间支持向量域分类(SSVDC)方法找到T个分类器的超球半径以及球心。同时,为了提高检测速度,首先对彩色图像进行肤色分割,去掉背景以及非肤色区域,然后计算所测样本的对应T个分类器的特征值,并计算其到各个超球球心的距离,并根据其与超球半径的关系来判断是否为人脸。在ORL人脸库、YALE人脸库以及CMU+MIT人脸库中进行实验。实验结果表明:本文算法比AdaBoost算法具有更高的检测速度与检测率,检测率可达到94.4%。     

基于视频的人脸检测算法研究

针对传统AdaBoost算法在视频中检测人脸误检率较高的问题,文中提出了一种结合运动分析和肤色检验的改进型人脸检测算法。该方法通过运动检测来提取运动前景,并选择肤色模型对人脸肤色进行相似度求取,利用几何特征进一步缩小检测范围;采用增加新Haar特征和改进权重更新方式的改进型AdaBoost算法对人脸候选区域进行实时检测。实验结果表明,与传统AdaBoost方法和增加肤色检验的AdaBoost方法相比,该方法的误检率分别降低了18.68%和8.79%,检测时间则分别缩短约800 ms和250 ms。     

基于共生概率特征量的行人检测

人体目标检测研究是近年来计算机视觉领域的研究热点。针对行人检测中出现的检测精度较低的问题,文中提出了一种有效的行人检测算法。具体而言,选取不同类型的局部特征量HOG与LBP,通过第一段的Real AdaBoost算法进行特征的筛选,筛选后的特征通过两两配对计算共生概率特征量;最终通过第二段的Real AdaBoost 算法将弱识别器转化为强识别器来进行行人检测。实验以OpenCV和VS2010为测试环境,通过与OpenCV自带的算法程序比较得出该算法能更好的检测行人,从而提高了行人检测的准确率与鲁棒性。     

采用Gentle AdaBoost和嵌套级联结构的实时人脸检测

本文提出一个基于Gentle AdaBoost和嵌套级联结构(Nesting Cascade Structure)的快速人脸检测器。采用嵌套级联结构并在训练过程中剔除前级节点分类器已使用过的特征,解决了经典的AdaBoost级联分类器因各节点分类器独立训练导致不同节点之间特征相同的弱分类器大量存在而影响检测速度的问题,提高了人脸检测速度。采用Gentle AdaBoost算法训练节点分类器以提高各节点分类器的泛化能力,进一步减少嵌套级联结构中弱分类器的个数。实验结果表明本文所提出的人脸检测算法大幅度减少了级联分类器所需的弱分类器个数,使检测的速度得到明显的提高,在CIF(352×288)格式的视频上达到每帧8毫秒的检测速度,优于现有的人脸检测算法,而且检测的准确性也比现有的人脸检测算法略有提高。      

基于NiosⅡ的人脸检测系统设计

基于FPGA内嵌的NiosⅡ处理器,设计了一个实时人脸检测系统。介绍了基于Haar 特征的AdaBoost人脸检测算法,描述了依据AdaBoost算法的人脸检测软件实现过程,最后在以Altera公司CycloneⅡ系列EP2C70为核心芯片的DE-2 开发平台上,对检测系统进行了整体设计。测试结果表明,系统有较高的检测率,可以满足实时人脸检测的要求。     

Android平台实时人脸检测和性别识别的研究与实现

提出一种基于开源计算机视觉库OpenCV(Open Source Computer Vision Library)实现Android平台中实时人脸检测和性别识别的方法,阐述了在运行Android系统的嵌入式平台中采用AdaBoost算法实现人脸检测以及FisherFace算法实现性别识别的原因和具体实现方法,并分别在基于ARM和X86构架的两个嵌入式平台中进行了大量实验和测试数据对比。实验结果表明Android平台中能够实时地进行人脸检测和性别识别,且获得96.35%的人脸检测准确率和82.64%的性别识别准确率。     

基于嵌入式服务器的实验室安防系统设计

设计了基于嵌入式服务器的实验室安防系统。系统基于ARM9、CC2530硬件平台和Zstack、Linux软件平台开发,通过嵌入式Web服务器和SqlIte数据库使ZigBee网络和Internet网络互联,利用公共网关接口CGI将数据和命令动态嵌入网页实现B／S架构的远程监控。系统特别设计了可灵活移动的手持节点以解决传统安防系统中发现警情滞后和出警速度慢等弊端,并为各房间设计无线密码锁以控制布防与撤防。系统还针对设备离网或损坏等潜在异情设计了安全检测机制,以增强其健壮性。     

基于SEP4020的嵌入式LinuxFramebuffer驱动程序

论述了Linux中基于Framebuffer的LCD驱动程序的设计方法,主要介绍Framebuffer原理以及Linux操作系统中LCD驱动程序的接口函数。针对具体硬件平台和LCD液晶屏编写了相应的驱动程序,并介绍了在Linux操作系统中使用Framebuffer设备的几种常见方法。硬件平台采用东南大学基于ARM内核研发的SEP4020嵌入式微处理器,软件平台采用Linux2．6．16内核,并最终实现了SEP4020处理器在Linux平台的Framebuffer驱动。     

嵌入式货车车载监控终端设计

本文介绍了一种多功能嵌入式货车车载监控终端设计。该监控终端主要由货车远程监控和货车自身监控两部分组成,可有效缓解目前公路物流产业对运输车辆实时监控与调度的迫切需要,彻底解决因货车体积大后视镜观测范围有限而给司机造成的倒车死角以及运输过程中的货物防盗等问题。该车载监控终端系统以Linux、SansungS3C2440微处理器为软硬件平台,并在此硬件平台上扩展了GPS/GPRS、视频监控处理器和液晶显示等功能模块。重点阐述了终端系统的硬件设计及软件设计,各功能模块及其在货车车载监控终端系统中的功能。经多次测试,系统性能稳定,效果良好。     

基于FPGA的混沌序列发生器的设计

本文提出了一种产生混沌序列的新方法:在FPGA嵌入式系统中设计了一个用于产生混沌序列的IP核。传统的混沌序列生成方法是通过软件编程实现,序列的生成速度较慢且占用资源较多。本文设计了一个IP核,利用硬件实现混沌序列的产生,提高了序列的产生速度。本文在Virtex-Ⅱ Pro开发平台上,运用EDK工具搭建了一个FPGA嵌入式平台,并添加了设计的IP核,验证了IP核的功能。     

基于嵌入式Web server的用户侧智能终端设计

为了适应智能电网智能用电技术发展要求,满足电网与用户之间交互需要,本文结合嵌入式web技术,提出一种基于ARM11和Android嵌入式系统的全新的用户侧智能终端设计方案。文中阐述了系统的软硬件设计与实现,给出了平台方案选用、架构设计、嵌入式web、HTTP协议等实现方法。     

嵌入式Linux机顶盒及条件接收系统实现研究

首先介绍了嵌入式Linux机顶盒的硬件平台和软件平台,然后从原理和方式两方面讨论了条件接受系统(CAS)在机顶盒中的实现.系统方案对多系列机顶盒产品的平台化开发具有较为重要的参考价值.     

嵌入式操作系统在温度巡检仪中的研究与应用

文中以温度巡检仪为对象,详细的研究温度巡检仪的系统功能和硬件设计,对嵌入式实时操作系统在智能仪表上的使用和软件实现进行了研究,采用了Small RTOS51嵌入式实时操作系统作为软件开发平台,系统软件设计时按照软件工程的方法对系统进行结构设计,根据系统需求对系统进行功能分解和任务划分。最后对影响系统实时性和仪表测量精度的因素进行了分析。     

嵌入式系统虚拟运行平台的设计与研究

新的嵌入式系统设计是采用软、硬件并行的工作方式进行的,该论文提出了一种构建虚拟运行平台的技术,用来解决嵌入式系统设计中的设计、调试问题,实现软硬件协同工作的模式.文中着重介绍了构建嵌入式虚拟运行平台中的指令执行、存储器管理等核心技术问题.