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  • 基于Adaboost算法的人脸检测系统研究及VLSI设计的开题报告

    Adaboost算法是一种常用的分类器，其优点在于具有较高的分类精度和快速的检测速度。在人脸检测中，Adaboost算法的应用相对简单，且效...

  • 面向车牌检测Adaboost算法的FPGA实现

    本文针对车牌检测算法存在计算量大、速度慢等缺点，通过对现有Adaboost算法的分析，利用FPGA内部丰富的逻辑资源及运行速度的高效性，设计了一种基于尺度缩放扫描窗口的硬件检测架构，对该架构进行了详细的分析。实现了Haar特征训练过程以及弱分类器和强分...

  • 常见机器学习算法优缺点比较（一）

    诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假 常见机器学习算法优缺点比较（二） 常见算法优缺点 1.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模...

  • 基于Adaboost算法的人脸实时检测及FPGA设计

    Adaboost人脸检测算法具有检测速度快、检测率高等优点,被研究者们大量的应用。目前人脸检测系统大多在计算机上采用软件实现的方法,其实时性差,无法满足在实际应用中小型化、实时性的工程需求。随着可编程逻辑器件的发展,结合FPGA在并行处理运算和可重构技术上的优势,本文用硬件架构的实现方法设计了基于FPGA的Adaboost人脸检测算法系统,为人脸检测系统的小型化、实时性做了一定的工作。 本文在对Adaboost人脸检测算法研究的基础..

  • 【机器学习】机器学习算法优缺点对比（汇总篇）

    通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross...

  • 机器学习常用算法优缺点对比

    Gradient Boost 和 Adaboost 算法 贝叶斯分类器 优点: 同时具备接收大数据量训练和查询时具备高速度的特点 具有支持增量式训练的能力(不借助于旧有训练数据,每一组新的训练数据都有可能引起概率...

  • 基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测

    文中对AdaBoost训练出的弱分类器有较大冗余信息量的特点,引入了基于互信息的AdaBoost算法。系统采用的基于Cascade算法架构就是用非常简单的分类器把大部分显然不可能包含人脸的子窗口从大量的...

  • 基于JIH和新Haar扩展集的AdaBoost人脸检测研究

    首先,本文介绍了人脸检测技术的应用领域、研究背景和意义及国内外研究现状,接着讲述了现有的主流人脸检测技术,对其中经典的算法分析了它们的原理和优缺点。重点说明了Adaboost算法、Haar特征和...

  • 太多资料了,可以说是机器学习和深度学习的一片海

    《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到...

  • 如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标

    但并不是任伺一个aa特征都能较好的描述人脸灰度分布的某一特点，如何从大量的aa特征中挑选出最优的aa特征并制作成分类器用于人脸...

adaboost技术优缺点

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