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基于特征裁剪的双阈值Adaboost人脸检测算法
基于特征裁剪的双阈值Adaboost人脸检测算法河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100;三江学院电气与自动化工程学院,江苏南京210012)摘要:针对传统Adaboost算法存在训练耗时长的问题,提出一种基于特征裁剪的双阈值Adaboost算法人...
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基于特征裁剪的双阈值Adaboost人脸检测算法
导航 基于特征裁剪的双阈值Adaboost人脸检测算法 阅读:0次 页数:5页 2012-03-10 相关文档
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基于双阈值的改进型Adaboost人脸检测算法
基于双阈值的改进型Adaboost人脸检测算法_何强。扫一扫,分享给好友 复制链接分享 电子发烧友App 硬声App 技术 可编程逻辑 MEMS/传感技术 嵌入式技术 模拟技术 控制/MCU 处理器/DSP 存储...
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基于双阈值AdaBoost算法的4
针对PX氧化过程中4-CBA含量无法在线测量的问题,提出了一种基于双阈值更新样本权重的AdaBoost算法,该算法以BP神经网络作为弱学习器,采用轮盘赌方法根据样本权重在训练样本集中选择部分样本训练弱学习器,采用上一轮弱学习器的训...
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AdaBoost 人脸检测介绍(4) : AdaBoost算法举例
最后给出了C程序代码验证前面的计算过程。_人脸检测adaboost的阈值上面说阈值 取2.
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【机器学习自学笔记5】AdaBoost
color:#333}#mermaid-svg-PEJzTS0OP71AzPio .label text{fill:#333}#mermaid-svg-PEJzTS_以 0.5 作为阈值,给出每一个模型在训练集合以及测试集合上面的预测准确率...
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AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化
AdaBoost每一轮的训练获得一个当前权重条件下的最优阈值。逐步求精的方法获取第j个特征值上的最优分类器 输入: X 训练样本,rows X cols 维矩阵,rows个样本,每个样本cols个特征值 Y 每个样本...
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机器学习之八:Adaboost
1、Adaboost算法: 输入训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)}T={(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)}T=\{ (x_1,y_1),(x_2,y_2).
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adaboost深入剖析(上)
在权值分布为 的训练数据上,阈值 v 取5.5时分类误差率最低 (取不同的阈值,然后计算加权错误率,选择最小者,故基本分类器 为:训练误差为...
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adaboost级联分类器怎么调整每一级的阈值?
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