基于Haar-NMF特征和级联AdaBoost的脱岗检测算法

针对值班室人员的岗位执勤情况进行实时检测的需求,设计了一种脱岗检测系统,它使用低维的Haar-NMF特征代替Haar特征的方法以减少计算量,同时采用级联分类器代替单一的分类器结构以提高检测的准确性。该系统分为训练和测试两个部分,训练部分包括利用非负矩阵分解对Haar特征进行降维生成Haar-NMF特征和级联AdaBoost分类器的训练,经过数次训练后得到的各弱分类器根据训练过程中的权值加权组成一个强分类器,该分类器具有较高的学习效率,检测速度有明显提升。测试部分根据实际检测效果中存在的误检情况对检测算法进行修正和优化。实验验证了该系统具有相当高的检测率和较低的误检率,有助于避免在岗位无人值守时发生意外及损失财产。     

AdaBoost算法在人脸检测中的应用

AdaBoost方法是目前较流行的一种图像检测方法．它是基于统计模型的检测方法。针对目前一些人脸检测方法误检率高、检测速度慢的问题,详细介绍AdaBoost算法的基本原理,并应用OpenCV程序的开发．实现检测速度快、检测率和鲁棒性高的人脸检测。     

AdaBoost算法在人脸检测中的应用

AdaBoost方法是目前较流行的一种图像检测方法,它是基于统计模型的检测方法。针对目前一些人脸检测方法误检率高、检测速度慢的问题,详细介绍AdaBoost算法的基本原理,并应用OpenCV程序的开发,实现检测速度快、检测率和鲁棒性高的人脸检测。     

基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测

文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域：然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。     

基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测

本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。     

基于扩展Haar特征的AdaBoost人脸检测算法

对于常用的基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法存在漏检率与误检率高等不足, 增加了Haar特征的扩展种类, 这些新增Haar特征能够有效减少因眉毛与眼睛灰度值近似而引起的误判, 同时去除一些针对人脸分辨效果不好的特征来提高算法的实时性, 深入分析了利用Haar特征与AdaBoost算法构成的级联分类器的特点. 实验数据结果验证了改进后算法的可行性.     

基于AdaBoost的人脸检测技术研究

提出了一种基于AdaBoost学习算法的检测技术框架,并以人脸为研究实例来验证框架的可行性。人脸检测技术作为目标检测技术的一个成功典范,在人脸识别、表情分析、人脸跟踪、图像压缩编码、图像/视频数据库检索、生物特征识别、视频会议、自动监控、智能人机接口等,诸多领域有着日益广泛的应用。     

基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法

针对传统AdaBoost用于人脸检测时需要的特征数目多,检测速度慢的问题,提出一种基于改进AdaBoost的快速人脸检测算法。一方面,提出使用双阈值的弱分类器代替传统的单阈值弱分类器,提高单个特征的分类能力;另一方面,引入信息熵作为特征相关度的度量方法,在特征选择时每一轮循环中只选择与已选出特征相关度较低的特征,从而减少特征之间的冗余信息。实验结果表明,相对于传统AdaBoost人脸检测算法,该方法使用较少的特征即可达到较高的检测准确率,检测速度得到显著提高。     

基于AdaBoost算法和Cascade算法的人脸检测系统的实现

文章从AdaBoost算法入手,利用AdaBoost学习训练算法和Cascade算法的检测构架设计了一个人脸检测系统,检测结果表明。该系统具有良好的检测速度和较强的实时性。     

基于改进AdaBoost算法的人脸检测

提出了一种改进的AdaBoost算法,该算法设定漏检一张人脸的代价比误检一张人脸的代价大,然后通过学习使得两类分类错误的代价最小.实验结果表明,此算法能取得更好的学习效果,提高了人脸检测率.     

改进的基于AdaBoost算法的人脸检测方法*

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法.该方法对样本权重的更新规则进行了适当的调整,即为每一轮循环设定一个权重更新阈值,根据样本是否被错误分类以及当前权重是否大于该阈值来更新样本权重,从而限制了困难样本权重的过分增大.使用该方法训练级联人脸检测器,试验结果表明,该方法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率.     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

基于优化加权参数的AdaBoost人脸检测算法

针对在已有人脸检测方法中采用单阈值所导致的误检率太高的问题,提出一种基于优化加权参数的快速AdaBoost训练检测算法。算法通过改变弱分类器加权参数求解公式的方法,保证了在低误检率的前提下也能获得低误警率;通过特征值曲线自适应得到双阈值,然后构造双阈值弱分类器并进行集成,形成强分类器。实验结果表明,该算法不仅能够有效地提高检测精度,而且,由于双阈值能够减少搜索次数,从而使训练和检测时间也有明显的改进。     

基于3D塔架配准的绝缘子自爆缺陷检测

在航拍图像的绝缘子检测中,图像的拍摄条件会导致背景的复杂程度不同,如何保持在多样背景下的绝缘子检测效果成为急需解决的一个重要问题。提出一种自适应的绝缘子自爆缺陷检测方法,该方法利用3D模型定位,并将绝缘子自身的绝缘子片作为模板检测缺陷。首先利用每种塔架的3D模型图与其对应的标准图进行SIFT点匹配,再利用随机抽样一致性方法找到标准图到待检测图的转换矩阵,从而找到塔架上每个绝缘子的位置;然后将图像转为HSV模型后,利用小波变换处理H通道,再进行二值化;最后通过Radon变换确定二值化图像中绝缘子中轴的大致方向并转正,去掉噪声点,取第一片绝缘子片作为模板在中轴滑动,记录每片绝缘子位置的像素分布直方图,利用地球移动距离EMD方法判断分布是否存在异常,最后再显示出自爆绝缘子片的位置。测试结果表明,该方法的自爆缺陷检测效果良好,具有较高的正确率和鲁棒性。     

基于双阈值运动区域分割的AdaBoost行人检测算法

结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题,提出一种双阈值运动区域分割的AdaBoost快速行人检测算法。首先建立背景帧,利用前景帧与背景帧的差分图像拟合噪声曲线,提取噪声与亮暗运动目标的阈值,消除噪声,分割出运动区域;然后通过AdaBoost学习算法选择少量有效的Haar-like弱矩形特征构造强分类器;最后在运动区域利用强分类器检测是否包含行人。实验结果表明,该方法迅速缩小了检测范围,加快了检测速度,降低了误检率。     

基于快速检测和AdaBoost的车辆检测

为给激光雷达三维点云目标检测提供一种更智能、更稳健的信息处理算法,提出一种基于激光雷达获取的点云数据的车辆目标检测算法。采用局部高程对地面进行拟合,对目标场景进行预分类;根据目标的几何尺寸建立ROI (感兴趣区域),对该区域内的点云数据进行聚类分析,大致检测出目标物体。由于现实场景中往往存在与目标高程相近的物体,采用基于Harr-like特征的AdaBoost分类器对ROI进行复核,划定检测目标。实验结果表明,在目标遮挡率为50%的情况下,算法的检测准确率也能将近90%。     

一种改进AdaBoost算法的车牌检测方法

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了分类器训练耗时和训练过程中容易出现样本权重扭曲的问题,并提出了解决这一问题的有效方法。新方法主要对特征值和排序结果进行缓存以及对样本权重的更新规则进行适当调整。实验结果表明,使用该方法训练级联车牌检测器能较好地解决传统AdaBoost算法中所出现的权重扭曲及训练时间长的问题,在提高检测率的同时训练时间缩短了50%左右。     

基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测

基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。     

AdaBoost人脸检测算法在DSP上的移植与优化

将Viola等人提出的AdaBoost人脸检测算法由PC机移植到TMS320DM642嵌入式平台,采用EMCV （Embedded Computer Vision Library）移植方案,将PC平台的OpenCV（Open Source Computer Vision Library）视觉库中有关AdaBoost算法的模块修改使之适应嵌入式DSP平台。该移植工作主要解决了OpenCV在嵌入式平台的不兼容问题以及不同体系架构的编译器环境和库文件导致的编译和链接错误。优化工作在TI的编译器CCS中进行,在编译器平台下进行C语言的项目及程序优化,并进行了大量实验数据的对比,给出了优化的方案,对实现系统的实时性有指导性作用。     

多阈值划分的连续AdaBoost人脸检测

连续AdaBoost算法要求对样本空间进行划分,传统的等距划分无法体现正负样本各自的分布规律.对基于连续AdaBoost算法的人脸检测方法进行了改进,结合离散AdaBoost中弱分类器的阈值选取策略,通过多重最优阈值选择方法实现了样本空间的合理划分.在MIT-CBCL数据库上的实验结果表明,改进后的方法比等距划分和连续AdaBoost算法检测率提高0.5%和2%,错误率降低0.15%和0.27%,算法收敛速度更快.