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  • 基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计

    提出了一种基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计方法。首先利用Adaboost算法训练人脸器官检测器,然后根据人脸器官的几何特征定位人脸特征点,利用获得的人脸特征点构建人脸特征三角形。当人脸发生姿态变化时,利用特征三角...

  • Adaboost算法

    相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1. Adaboost 算法原理，2. Adaboost 算法流程。#encoding=utf8import numpy as np#adaboost算法class AdaBoost:''' input:n_estima.

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    Adaboost算法是一个弱分类器算法（） 此题为判断题(对，错)。点击查看答案 第7题 以下的车牌识别算法的描述，正确的是 A、车牌图像的宽度应不小于10个像素 B、日照导致光线变化会影响车...

  • adaboost算法

    算法的简易流程表述如下： 1. 确定样本集 2. 初始化样本数据的权重，如每个样本的权重为1/n(假设样本个数为n) 3. 进行1，2，T轮迭代 a. 归一化样本权重 b. 对样本集进行训练，并计算训练误差 c. 选择误差最小的分类器作为本轮的分类器 d. 根据预测结果更新样本数据的权重：预测错误样本增加权重，预测正确样本降低权重

  • AdaBoost人脸检测定点型优化算法

    同时，利用强分类器浮点的计算精度要求，完成强分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化。该定点型AdaBoost人脸检测方法计算精度逼近原浮点型算法计算精度，保持了较高的人脸检测正确率，并利于...

  • python实现AdaBoost算法的示例

    用于存放当前层提升树的参数 # 也可以认为该字典代表了一层提升树 sigleBoostTree ={}# 初始化分类误差率，分类误差率在算法8.1步骤（2）（b）有提到 # 误差率最高也只能1...

  • 模式识别adaboost算法

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    ...框架caffe，keras等进行编程。如果对准确率要求没有达到小数点后两位的程度，用简单的svm，神经网络，softmax等调调参数就行了。CNN 不解释

  • 集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现

    代表：Adaboost(Adaptive boosting)公式推导可见《机器学习》P174优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整缺点 bagging算法 浏览：29 5星·资源好评率100% Bagging的...

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