基于Adaboost算法的行人检测

提出一种基于Adaboost算法的行人检测方法。Adaboost是将一组弱分类器通过一定的规则,结合成为一个强分类器,再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器。实验证明基于此算法的行人检测具有检测率高、速度快的特点,能够达到实时检测的要求。     

基于Adaboost算法的人眼检测中样本选择研究

人眼检测在表情识别和人脸识别中起着非常重要的作用,是驾驶员疲劳检测的基础。采用了基于Adaboost算法的人眼检测的方法,训练阶段中的样本选择是Adaboost算法的关键,分析和讨论了训练阶段不同特征的正、负样本对最终检测结果的影响,提出了一种新型的负样本选择方法,并实验得到了各种样本训练生成的分类器对人脸库的检测率和误检率,得出用去除眼睛部分余下的人脸作为负样本训练出来的分类器能有效降低误检率,为以后的眼睛分类器训练提供了实验依据。     

基于Adaboost算法的人眼检测中样本选择研究

人眼检测在表情识别和人脸识别中起着非常重要的作用,是驾驶员疲劳检测的基础。采用了基于Adaboost算法的人眼检测的方法,训练阶段中的样本选择是Adaboost算法的关键,分析和讨论了训练阶段不同特征的正、负样本对最终检测结果的影响,提出了一种新型的负样本选择方法,并实验得到了各种样本训练生成的分类器对人脸库的检测率和误检率,得出用去除眼睛部分余下的人脸作为负样本训练出来的分类器能有效降低误检率,为以后的眼睛分类器训练提供了实验依据。     

基于Adaboost算法的人眼定位

提出一种新型的基于Adaboost人眼定位算法。该算法首先使用基于Harr特征和Ad—ab00St算法的人脸检测方法寻找人脸候选区域。并对候选区域进行归一化处理。然后使用基于Harr特征和Adaboost算法进行人眼定位。为了减少左右眼差异带来的影响,使用左眼检测器和右眼检测器。实验表明,这种方法具有准确性高和速度快的特点,达到实时人脸检测的性能要求。     

基于AdaBoost算法的目标检测

目标检测在自动化控制领域具有广泛的应用。AdaBoost是一个构建准确分类器的学习算法。文章改进了AdaBoost算法,并将其运用于目标检测中。改进的算法不但保持了原来的准确性,而且速度也大大提高,更适合采集装置的实时处理要求。实验结果证明该方法有效。     

基于Adaboost算法的人脸检测实现

人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置.目前存在着大量的人脸检测算法,其中Adaboost算法是比较实用的人脸检测算法.Adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个...     

基于Adaboost算法的人脸检测

该文提出了一种基于改进的Adaboost算法的人脸检测方法.Adaboost是一种构建准确分类器的学习算法,它将一族弱学习算法通过一定规则结合成为一个强学习算法,从而通过样本训练得到一个识别准确率理想的分类器.但是,Adaboost在有高噪音样本的情况下,有可能发生过配现象,该文在Adaboost算法的基础上,对其权值更新规则做了改进,并结合PCA进行人脸检测.仿真试验表明,该方法具有良好的性能,同时可以在一定程度上有效防止过配现象的发生.     

基于Adaboost算法的人脸检测研究

随着计算机科学的发展,人脸识别研究受到越来越多的重视。而作为人脸识别的一个重要步骤的人脸检测直接影响到识别的速度和精度。深入分析了基于扩展的Haar-Like特征和Adaboost算法构造的分类器的人脸检测算法。实验证明,以这种算法设计的检测器的准确度高,实时性好。     

基于Adaboost算法的多角度人脸检测

文中提出了一种基于Adaboost算法的多角度人脸检测方法.多角度人脸检测问题的研究与正面人脸检测相比,相对薄弱,离实际应用的需求还比较远.首先使用Haar特征设计并构造弱分类器空间,用Adaboost算法学习得到基于视图的多分类器级联的人脸检测器;然后将多角度人脸划分成三类:全侧脸,半侧脸及正面人脸,并为不同角度的人脸建立不同的检测器分别用于检测.在CMU侧面人脸检测集合上,用基于Adaboost的方法对多角度人脸图像进行仿真实验,检测正确率为89.8%,误报数为243个.相比Schneiderman等人的方法,该方法具有更好的性能.     

基于Adaboost算法的交通事件检测

提出一种Adaboost BP神经网络的交通事件检测方法:以上下游的流量和占有率作为特征,用BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.在BP神经网络的训练过程中,提出一种新的训练算法,提高了神经网络的分类能力.为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用改进的Adaboost算法,进行网络集成.运用Matlab进行仿真分析.结果表明所提出的交通事件检测算法具有较好的检测性能.     

基于Adaboost算法的行人检测方法

鉴于Adaboost算法简单可靠、学习精度高的特点,提出一种基于Adaboost算法的行人实时检测方法。选取了扩展的类Haar特征,采用Adaboost算法训练得到了一个识别准确率理想的行人分类器,通过VC编程将级联分类器应用到实际的行人检测系统中。试验结果表明,该方法可以快速、准确地实现行人的在线检测,具有较好的实时性。     

基于人脸特征和Adaboost算法的人脸定位

人脸检测与定位,是人脸分析的基础,应用在众多领域,一种快速准确高效的人脸定位算法具有重要的意义。文中提出了一种利用人脸的特征与改进的Adaboost算法相结合的人脸定位算法。首先利用人脸的肤色特征,寻找出人脸可能存在的区域。再利用人形态特征筛选出人脸的候选块。针对人脸定位中普遍存在的人脸偏转,文中利用人脸的对称性予以调整,最后利用改进的Adaboost算法在候选块中快速定位人脸。实验表明该算法多姿态,复杂环境下的人脸具有良好的检测效率和较高的准确性及鲁棒性。     

基于Gentle Adaboost算法的牛体检测

目前将模式识别、机器视觉、图像处理等先进的计算机技术应用于农业信息化领域已成为当前精准养殖业的研究热点。由此提出了一种基于Gentle Adaboost算法的牛体检测的方法。首先利用Bag of Features (BOF)的思想创建特征词典,然后通过词典对目标进行特征提取,最后通过Gentle Adaboost算法对对训练集的BOF特征向量进行训练分类,获得对象和场景的分类模型。实验表明训练的检测器可精确实时的进行牛体检测。     

基于KIM算法和Adaboost级联的快速人脸检测

KIM算法可以有效解决帧差法易产生空洞以及背景减法不能检测出背景灰度接近目标的问题,得到准确的运动区域,再利用基于级联分类器的Adaboost算法对运动区域进行人脸检测。实验结果表明,该方法可以更加快速、准确地实现人脸检测,具有较好的实时性。