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  • adaBoost权重的意义

    关键点：迭代次数（结束的错误的阈值）。特征分类的阈值即：选择某个特征分类，大于阈值的为一类小于阈值的为另一类，不等号符号：即是大于等于的为-1，还是小于等于的为-1

  • 基于Adaboost的人脸图像检测系统

    人脸检测是汽车驾驶辅助系统的关键技术,本文提取了目标图像的Haar特征,并利用Adaboost算法检测目标图像中的可能存在的人脸区域,结合OpenCV计算机视觉开源库实现了人脸检测系统。实验结果表明,采用Haar特征和Adaboost算法可以较好地从目标图像中检测人脸区域,且系统检测速度快,具有较好的稳定性。 著录项来源《智能计算机与应用》 | ...

  • 基于adaboost算法的车牌检测

    车牌检测是LPR中的关键技术。车牌图像由于受到噪声、车牌倾斜、光照不均、运动模糊等的影响,检测存在着很大的困难。因此,在总结前人检测算法的优点和缺点的基础上,提出了基于adaboost算法的检测算法,其优点是检测率高,检测时间少,适应性特别强。 著录项来源《西安航空学院学报》 | ...

  • AdaBoost详解

    对于提升方法的两个关键，AdaBoost采取的做法是，提高被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低被正确分类样本的权值，这样分类器就会更加关注上一轮被错分类的数据；对于弱分类器的组合.

  • 摘要 作为人脸识别领域中的关键技术，特征选择和分类器设计是

    第一步对本课题中涉及到的主要工具Gabor 特征和 AdaBoost 做了介绍第二步介绍了本课题的工作重点基于 IntraPersonalExraPersonal空间概念利用 AdaBoost 对 Gabor 特征进行选择并且构造强分类器...

  • 一种新的Adaboost样本权重更新算法

    西安华为技术有限公司,西安,710072;原文格式 PDF 正文语种 chi 中图分类 TF242.6+2;关键词 Adaboost算法;权重更新;误检率;入库时间 2022-08-17 13:49:42

  • [word doc]基于Adaboost算法的人脸检测分类器的设计与实现

    ...ike特征提取,并用积分图快速计算Haar_Like特征值,利用Adaboost算法实现人脸分类器,最终实现一个能快速进行人脸检测的系统.实验证明,此关键词:人脸识别;人脸检测;类Haar特征;\dabo...

  • 基于AdaBoost的限制性贝叶斯组合分类器研究

    叙述了分类器集成相关技术， 包括Bagging、Boosting和Stacking，重点分析了Boosting方法中AdaBoost算法的 理论基础与关键步骤．进而，在阐述限制性贝叶斯分类器的相关概念和理论基础 上...

  • 一种改进的AdaBoost算法

    ...复杂背景中文字检测的实验结果对比证实了新算法在性能上的改进.关键词AD AdaBoost ;目标检测;级联结构;弱分类器;加权参...

adaboost的关键技术

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