【转】关于人脸检测中的Haar特征提取2011年02月28日星期一14:09自 HYPERLINK :hi.baidu25wensanmu t blank wensanmu最终编辑 HYPERLINK :hi.baidu25wensanmu t blank wensanmu影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计
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按一下以編輯母片標題樣式按一下以編輯母片第二層第三層第四層第五層提纲前期调研AdaBoost原理一些问题前期调研PAC学习模型[2-3] 机器学习中训练样本再大也不能代表某类事物本身所以从训练样本中学习得到规则不能对某类事物完全适用总有失效的情况出现所以机器学习的目标是概率逼近正确学习 1984年 Valiant提出PAC(Probably Approximately Correct)学习模
Adaboost算法的研究及在人脸检测方面的应用摘要人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出近年来由于其在安全访问控制视觉检测基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视到目前为止人脸检测问题由于自身的复杂性仍旧未能得到彻底解决最新的进展是Viola等人的基于积分图像的Adaboost方法其层叠分类器在人脸检测方面速度快且性能与Rowl
基于Adaboost的高分遥感影像自动变化检测方法陈伟锋 毛政元 徐伟铭 许锐1. 福州大学福建省空间信息工程研究中心福州 350002 2. 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州 350002 3. 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州 350002 4. 福建工程学院信息科学与工程学院福州 350118图6 不同弱分类器集成数量的变化检测精度地球信息科学学
Adaboost算法1Adaboost算法简介 Adaboost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的他们详细分析了Adaboost算法错误率的上界以及为了使强分类器达到错误率算法所需要的最多迭代次数等相关问题与Boosting算法不同的是Adaboost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级基于Adaboost算法的人脸检测简介人脸检测人脸检测(face detection)是指对于任意一幅给定的图像采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸如果是则返回人脸的位置大小和姿态典型的方法有模板法基于示例学习基于器官特征的方法神经网络彩色信息形状分析AdaBoost的方法等等Adaboost算法基本原理强分类器: