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  • 基于粒子群的AdaBoost算法及其在人脸检测中的应用研究

    但是,该传统的AdaBoost算法依然存在需要改进的地方：比如检测率较低和虚警率较高,弱分类器训练时间过长等缺点。针对上述问题,本文在AdaBoost算法上,结合支持向量机的思想,尝试性地提出了一种基于粒子群的AdaBoost算法。该算法主...

  • 常用机器学习算法优缺点分析

    当损失函数为指数函数时，GBDT变为Adaboost算法；GBDT可以做特征组合，往往在此基础上和其他分类器进行配合。GBDT的缺点： 由于弱学习器之间存在依赖关系，难以并行...

  • 美颜sdk背后的技术：人脸检测

    稍复杂些可选择各种纹理特征描述，如基于类Haar纹理特征和Adaboost训练级联分类器的人脸配准。以上特征描述都没有考虑特征点之间...

  • 基于AdaBoost

    本文提出了一种AdaBoost的粒子群优化 极限学习机 的集成学习方法实现滑坡位移预测（AdaBoost-PSO-ELM），与以往方法相比，其具有以下优点：(1)利用粒子群优化算法（Particle Swar...

  • 复杂光照条件下的人脸识别算法研究

    (2)对预处理之后的图像进行人脸检测:在去除人脸图像中的光照影响之后,本文分别阐述了 Adaboost人脸检测算法和基于MTCNN的人脸检测算法,对比了它们在MIT数据库上的准确率和耗时,并选...

  • 1.11.集成方法

    示例:AdaBoost,梯度提升树,… 1.11.1.Bagging meta-estimator（Bagging 元估计器） 在集成算法中，bagging 方法会在原始训练集的随机子集上构建一类黑盒估计器的多个实例，然后把这些估计器的...

  • 基于分类问题的选择性集成学习研究

    自助法,选择性集成,提出了一种应用于分类问题,以分类回归树为基学习器,并综合了AdaBoost.M1和Bagging算法特点,利用变相似度聚类技术和贪婪算法来进行选择性集成学习的算法——SEC-AdaBo...

  • 基于DSP的嵌入式人脸识别系统的设计

    在前期的算法验证时,在CMU/MIT的正面人脸数据库上,对基于Adaboost的人脸检测算法测评,证实了该算法的实时性和有效性;在ORL人脸数据库上,对改进的人脸识别算法测评,经过多次反复的参数调整,使得识别率最高达到了97.5%;在构建好完整的人脸识别系统后,进行实时测...

  • 老师讲话声音大了一些，以便可以被听到 的翻译是：Teacher voice large,so that it can be heard 中文翻译英文意思，翻译英语

    根据人脸区域统计特性筛选出人脸候选区域，采用AdaBoost方法选择少量特征组成强级联分类器,使用了“Cascade’’策略进行模板匹配提高人脸检测速度，取得较好检测性能。 [translate]a他...

  • 请问从事数据分析方面的工作，都需要一些什么基础理论知识。

    回归算法里的线性回归、Adaboost回归；聚类算法里的K-means算法等。另外了解一下用于降维的PCA等。每个人的情况不同，每个岗位的情况需求也不同，大家还是需要根据自己的实际情况来认真思考，安排好自己的学习方向和计划。 基础的应该：财务基础知识、统计基础知识...

adaboost技术优缺点

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