标签: AdaBoost

基于AdaBoost优化的BP神经网络算法在灰熔融温度预测中的应用

基于AdaBoost机器学习算法的大牛地气田储层流体智能识别

基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法

基于深度学习与二维离散小波分解特征相融合的adaboost人脸识别模型

基于AdaBoost算法的人脸识别系统的研究与实现

FPGA平台上Adaboost算法的ImpulseC实现

基于Adaboost和TLD算法的人脸检测跟踪系统

基于AdaBoost集成网络的模拟电路单软故障诊断

基于Adaboost算法的人脸检测系统的DSP实现

基于DSP系统的AdaBoost人脸检测算法实现

AdaBoost分类问题的理论推导

根据视频序列图像的运动连续性特点,初步对人脸所在区域进行定位,针对人脸检测系统实时性的需要,改进了Adaboost学习算法.提出一种新的视频环境下人脸检测方法.实验证明该方法能够精确定位人脸,有较强的实用性.视频图像的人脸检测方法苗毓虹，姜军，张桂林，熊飞（华中科技大学图像识别与人工智能研究所，湖北武汉４３００７４）摘要：根据视频序列图像的运动连续性特点，初步对人脸所在区域进行定位，针对人脸检测系统实时性的需要，改进了Ａｄａｂｏｏｓｔ学习算法。提出一种新的视频环境下人脸检测方法。实验证明该方法能够精确定位人脸，有较强的实用性。关键词：人脸检测变化检测Ａｄａｂｏｏｓｔ肤色模型随着智能化技术和监控技术在各个领域的广泛应对变化的区域做后续处理工作，去除小的变化区域，找用，人脸检测作为自动人脸识别的关键环节受到越来越到图像中最大的连通区域并进行标记。多的重视。人脸检测是指在图片中确定人脸位置的过程，其定位的准确性将直接影响到人脸识别的结果。目前人脸检测有三种类型…：肤色区域分割、基于启发式模型和基于统计模型的方法。肤色分割的局限性在于受复杂背景和光照的影响较大。基于启发式模型的方法首先抽取特征，然后检验是否符合人脸的先验知识。统计模型是把人脸看作一类模式构造分类器，通过判别图像（ａ）当前图片（ｂ）目标区域……

针对人脸检测对实时性的要求,对正面直立人脸提出了改进的层次型AdaBoost检测算法,并基于软件测试的结果,确定出硬件结构.在基于FPGA实现时,大幅度提高了检测速度,并充分利用了资源.基于ＦＰＧＡ的快速入脸检测魏良，苏光大，邓亚峰（清华大学电子工程系，北京１０００８４）摘要：针对人脸检测对实时性的要求，对正面直立人脸提出了改进的层次型ＡｄａＢｏｏｓｔ检测算法，并基于软件测试的结果，确定出硬件结构。在基于ＦＰＧＡ实现时，大幅度提高了检测速度，并充分利用了资源。关键词：人脸检测ＡｄａＢｏｏｓｔ层次型分类器流水线处理技术人脸检测是指对于给定的图像或视频，判断其中是为图像在点（龙’，，，’）处的值。否存在人脸，如果存在，则进一步确定人脸的个数、具体采用面积来归一化，避免了对弱特征进行尺度放缩位置以及大小的过程【１１。时引起的误差，并且减弱了光照对检测的影响。作为一个模式识别问题，人脸检验包含两个方面的１．１．１弱特征……

基于Adaboost的人脸检测技术第32卷第6期2005年6月应用科技AliedScienceandTechnoloppgy，Vol.32№.6Jun.2005文章编号：（）1009671X200506000703基于Adaboost的人脸检测技术孔凡芝，张兴周，谢耀菊（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨1）50001摘要：利用O选取扩展的H实现了基于A阐述了AenCV图像处理软件，aarlike特征，daboost的人脸检测器.dap深入分析了强分类器的个数及排序对检测器性能的影响，并对3种分类方法得到的boost人脸检测技术的基本原理，分级分类器的检测能力进行了比较，最后给出一种实用的分类方法.实验结果表明，该检测器检测速度快，开发周期短，具有可行性.关键词：人脸检测；Adaboost算法；OenCVp中图分类号：文献标识码：TN911.73AResearchonfacedetectionbasedonAdaboost，，KONGFanzhiZHANGXinzhouXIEYaougj（S，，，）choolofInformationandCommunicationEnineerinHarbinEnineer……