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。     

基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法

为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法.该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器.在CMU正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的Adaboost算法,基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率.     

多尺度级联行人检测算法的研究与实现

行人检测算法是利用行人的特征结合分类器对图片中是否有行人进行判断的方法。文中基于传统的HOG行人特征检测方法以及Adaboost分类器思想,改进了行人检测算法。使用多尺度的HOG特征对图片的检测区域进行特征提取,并采用级联的Adaboost分类器结合对应尺度的特征进行分类判断,将判断结果输入下一级分类器中继续进行分类判断,最终实现区域内有无人的检测。实验结果表明多尺度下的级联分类器能够更加有效地筛选出行人区域,在计算时间小幅增加的情况下,很大地提高了检测精度。     

基于Adaboost算法的人眼状态检测

人眼检测在表情识别和人脸识别中起着非常重要的作用,作为一种预处理的手段,人眼检测和定位可以有效地提高表情识别和人脸识别的识别率.提出了一种基于Adaboost算法的实时人眼状态检测的方法.Adaboost是一个构造准确分类器的学习方法.它将一簇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.分析和讨论训练阶段不同的人眼特征选择对最终检测的影响,并实验测试各种特征方法对特定目标的检测率,给出一个理想的分类器.     

多特征融合的道路车辆检测方法

通过改进基于Haar-like特征和Adaboost的级联分类器,提出一种融合Haar-like特征和HOG特征的道路车辆检测方法。在传统级联分类器的Harr-like特征基础上引入HOG特征;为Haar-like特征和HOG特征分别设计不同形式的弱分类器,对每一个特征进行弱分类器的训练,用Gentle Adaboost算法代替Discrete Adaboost算法进行强分类器的训练;在级联分类器的最后几层上使用Adaboost算法挑选出来的特征组成特征向量训练SVM分类器。实验结果表明所提出的方法能有效检测道路车辆。     

基于DM6437的Adaboost人脸检测算法的设计与实现

研究并实现了基于DM6437的Adaboost人脸检测算法。在对相关的人脸检测算法研究的基础上,选择了适应能力强、错误率小的Adaboost算法,通过对输入样本进行Harr特征提取,从中选出最优的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换成弱分类器,再将弱分类器优化组合成强分类器,最后形成级联强分类器用于人脸检测。通过OpenCV在计算机上仿真实现该算法,完成了Adaboost人脸检测算法的DSP程序设计,在DM6437硬件平台上实现了人脸实时检测功能。结果表明,运用该算法能够有效地进行人脸检测,可用于工程实践。     

基于肤色与改进的Adaboost的人脸检测

针对传统的Adaboost算法检测速度块,准确率低的问题,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法以提高人脸检测的正确率。该算法首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中利用快速积分图提取人脸的Haar特征,接着使用阈值设定的方法对传统的Adaboost算法进行改进,并将每次检测的最优分类器级联形成最终的强分类器,通过强分类器对Haar特征判别,检测出人脸部分。实验证明该算法有效的提高了人脸检测的准确率。     

双层结构Adaboost健壮分类器用于人眼精确定位

提出了一种双层结构的Adaboost分类器用于眼睛的定位检测和跟踪。双层眼睛分类器由训练的双眼区域和单眼区域的分类器级联构成一个强分类器。该算法较传统的YCbCr色度空间眼睛模板而言,对光照变化有更大的适应性。相对普通的Adaboost眼睛分类器,该算法保留了原有普通Adaboost分类器的高检测率,同时有效降低了眼睛的误检率。通过研究训练样本数,训练级数和Adaboost分类器误检率的关系,分类器训练效率得到提高。     

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.     

基于场景模型与统计学习的鲁棒行人检测算法

提出一种基于场景模型和统计学习的行人检测算法. 针对训练行人检测器时面临的动态场景的复杂性和行人样本多样性等问题, 通过背景建模, 从场景的背景图像上提取有限的负样本用于训练, 大幅度提高了分类器的检测率, 同时降低了虚警; 提出一种快速弱分类器选择算法, 根据正、负样本特征大小的分布和期望的检测率, 直接求解特征大小的阈值范围, 能够满足在线训练和更新检测器的要求; 提出一种基于正样本错误率的训练算法, 先根据正样本加权错误率选择弱分类器, 快速提高检测率, 在训练结束后调整最终分类器的加权系数, 在保证检测率的同时尽可能降低虚警率. 实验中构建了一个试验视频数据库和行人样本库, 数据库包括雨、雪、阴影、季节变化、摄像机平移、旋转、缩放等情况, 并设计实现了一个实时行人检测系统BMAT (Background modeling and Adaboost training), 实验结果证明了算法的有效性.     

基于Adaboost的架空输电线路巡线机器人障碍识别

巡线机器人沿电力线行走时必须探测和识别各种障碍物,同时根据障碍类型规划越障行为。文章提出了一种基于Adaboost算法的架空输电线路巡线机器人障碍物识别方法。Adaboost是一个构造准确分类器的学习方法,它把一簇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。实验结果证明了该方法的可行性。     

基于Adaboost和CART结合的优化分类算法

提出了一种基于Adaboost算法和CART算法结合的分类算法。以特征为节点生成CART二叉树,用CART二叉树代替传统Adaboost算法中的弱分类器,再由这些弱分类器生成强分类器。将强分类器对数字样本和人脸样本分类,与传统Adaboost算法相比,该方法的错误率分别减少20%和86.5%。将分类器应用于目标检测上,实现了对这两种目标的快速检测和定位。结果表明,改进算法既减小了对样本分类的错误率,又保持了传统Adboost算法对目标检测的快速性。     

基于Gabor变换和Adaboost算法的人体目标检测分类器

针对在图像中检测人体目标,提出一种基于Gabor变换和Adaboost算法的检测方法.首先利用二维Gabor小波变换进行特征提取,然后利用Adaboost算法对Gabor特征进行选取并训练强分类器.为了提高检测精度,提出采用单一正样本集合与多个负样本集合分别进行训练,形成多个强分类器级联的层级检测分类器.实验结果表明了该方法的有效性,同时显示该方法须与其它辅助手段相结合,才能提高检测的实时性.     

基于CUDA的Adaboost算法并行实现

Adaboost算法是一种用于目标检测的有效算法,自2001年应用于人脸检测以来,陆续有各种改进算法提出,旨在提高检测精度和适用范围.然而,训练一个Adaboost分类器仍然是一个很耗时间的过程.目前,CUDA与Adaboost结合的研究主要集中于在已有分类器的基础上加速目标检测的过程,构建实时目标检测系统.本文对Ad...     

一种改进的强分类器优化算法

在Gentle Adaboost算法中,强分类器由弱分类器线性组成,但这种组合并不能保证强分类器是最优的.因此,提出一种基于分类结果的优化方法.算法模拟弱分类器系数增加或减少对分类结果的影响,选择最利于分类的系数调整方向,设计了优化机制.在MIT人脸数据库上的仿真实验表明,分类器优化后,检测精度得到了提高.     

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算法的软件缺陷预测模型

将Adaboost算法应用到软件缺陷预测模型中是软件缺陷预测的一种新思路,Adaboost算法原理通过训练多个弱分类器构成一个更强的级联分类器,有效地避免了过拟合问题。通过采用美国国家航空航天局(NASA)的软件缺陷数据库的仿真实验,分别对原始BP神经网络算法和Adaboost算法进行分析对比,其中Adaboost的弱分类器采用神经网络。实验结果表明,Adaboost级联分类器有效地提高了软件缺陷预测模型的预测性能。     

动态权值预划分实值Adaboost人脸检测算法

提出了Real-Adaboost的一种改进算法。该算法采用预先计算类Haar特征所对应弱分类器在样本空间的划分，并动态更新人脸训练样本的权值。与以往的Real-Adaboost算法比较，该算法大大缩短了训练时间，算法训练时间复杂度降到O(T*M*N)，同时加速了强分类器的收敛性能，减少检测器的弱分类器数量，减少检测时间。