综合肤色模型和多模板匹配增强Adaboost人耳检测

为克服传统的Adaboost算法出现的样本训练时间过长、过于依赖样本质量等问题,在训练不足及初始人耳定位不好的情况下,引入YCbCr肤色模型和多模板匹配技术策略对人耳进行精确定位。实验表明,改进后的人耳检测性能得到较大的提高,对动、静态人耳均能达到准确定位和检测的效果,算法的鲁棒性较好。     

复杂背景的人脸检测方法

由于原始的Adaboost方法在复杂图片上检测人脸效果不够理想,所以提出了一种能够处理复杂背景图片的人脸检测方法,即基于肤色的Adaboost检测方法。该方法具有肤色分割的检测率高、适应性强和AdaBoost算法检测速度快等优点。首先,通过人脸肤色的统计特征对图像进行肤色分割,得到候选人脸区域;然后使用经过训练的AdaBoost算法级联分类器对候选人脸区域进行检测,最终得到精确定位的人脸。经过实丐令证明,基于肤色分割的Adaboost人脸检测方法比原始的Adaboost方法在鲁棒性上有了很大提高。     

基于计算机视觉的运砂船超载状态检测

针对采砂监管过程中运砂船超载状态的检测问题,提出一种采用类Haar特征和Gentle Adaboost算法相结合的方法在非特写视频图像中检测吃水线和船舷线,通过手工标定的方式标定出标准载重干舷,然后通过实际干舷值与标准载重干舷值的比较来判断运砂船超载状态。实验表明,该方法能快速准确地在复杂的采砂现场环境中检测到目标运砂船的吃水线和船舷线,经手工标定后能准确地判断运砂船的超载状态,为采砂监管提供技术帮助。     

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BP-GamysBoost的乳腺癌诊断模型

针对乳腺癌数据存在的不平衡性问题,对标准的Adaboost算法进行改进,即首先引入BP神经网络,然后融合模拟退火遗传算法（SA-GA）较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,最后通过权重的合理分配,提出BP-GamysBoost算法。同时为验证所提出的新算法BP-GamysBoost的合理性,从UCI机器学习知识库中获取WBCD数据库,比较BP-GamysBoost算法模型与BP模型、BP-GA模型、BP-Adaboost模型的稳定性、准确率、漏诊率、灵敏度等性能指标。最终结果表明,BP-GamysBoost模型在乳腺癌数据库中运行良好,并优于其他3种算法模型。     

面向车辆识别的样本自反馈式级联检测方法

以解决机器学习的样本提取问题、提高车辆识别的精度为目的,以Adaboost算法、级联检测方法、样本自反馈方法为基础,提出了一种面向车辆识别的样本自反馈式级联检测方法。方法兼具Adaboost级联检测器的架构优势和样本自反馈方法的样本扩充能力。通过前车图像的识别实例阐述了样本自反馈式级联检测方法的识别过程,进而使用常规Adaboost检测器和样本自反馈式级联检测方法对图像数据集进行了识别,将生产者精度、用户精度、总体识别精度、k值作为评价指标对识别效果进行了比较,证明了样本自反馈式级联检测方法具有较高的识别精度。分析了样本自反馈式级联检测方法个别评价指标较低的原因,提出了相应问题的解决思路。     

基于监督学习的日冕暗化检测与提取算法

日冕物质抛射(CME)是空间灾害天气的重要驱动源,而日冕暗化(dimming)被认为是CME初发的主要表征,对理解和预测CME具有重要作用.基于极紫外成像望远镜(EIT)和大气成像仪(AIA)的观测数据,实现了图像中日冕暗化现象的检测与提取.通过分析差分图中与暗化现象相关的图像统计特征,采用Adaboost分类算法检测暗化现象的发生,进而分割出日冕暗化区域.实验表明,提出的算法较现有算法能更准确有效地检测和提取日冕暗化区域,为分析日冕暗化特性提供了研究基础.     

基于Adaboost方法的实时人眼定位

人眼定位在基于机器视觉的疲劳检测系统中起着至关重要的作用。该文介绍了Adaboost方法在人眼定位中的应用,首先描述了Adaboost的基本思想,使用人脸分类器对人脸进行定位,之后在人脸定位的基础上使用人眼分类器最终定位人眼,实现了实时的人眼定位。     

基于DM642的AdaBoost人脸检测算法优化与实现

本文首先介绍了Adaboost人脸检测算法的基本原理,指出了现有人脸检测算法多数都是基于PC机实现,没有具体应用于实际的嵌入式系统中。因此提出了基于TMS320DM642实现人脸检测算法,并阐述了算法性能优化的方案。优化后人脸检测算法满足了实时性要求,检测CIF图像速度达到36帧/秒,为实际应用奠定了基础。     

基于内容的图像检索中SVM和Boosting方法集成应用

提出一种适用于图像内容检索的AdaBoostSVM算法。算法思想是采用支持向量机(SVM)作为AdaBoost算法的分量分类器;基于相关反馈检索机制,通过增加重要样本来模拟AdaBoost算法的权重调整方法。在包含2000幅图像的数据库中进行了检索实验,结果表明AdaBoostSVM算法能有效提高系统的检索性能。