本发明提供了基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆的分层检测方法,基于Haar特征的AdaBoost级联分类器通过离线训练,可利用大量时间完成分类器的离线训练,不影响在线检测效率.在识别过程中提取的感兴趣区域(ROI),有效排除了不需要处理的部分,减少了无关内容的影响,从而可以显著降低算法计算量,达到提高检测速度的...
基于haar-like特征和adaboost分类器表情识别实时系统-信号与信息处理专业论文.docx,摘要在最近十年的计算机视觉研究领域中,关于人脸方向的图像处理及模式识别技术,如人脸检测,人脸跟踪,人脸识别,表情识别,以及不同方向上的头部姿势估计等研究逐渐成为该领域热门话题。
或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于 AdaBoost 算法的训练所需时间过长的问题. 首先, 基于积分 图提 取图像的扩展类 haar 特征, 然后对所提取的海量类 haar 特征应用改 进的 AdaBoost 分类器训 练方法进 行特征选择 及分 类器训练, 最后利用所选择的特征信息及训练得到 的分类器进行两 类分类...
基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆分层检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆分层检测方法说明:本发明提供了基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆的分层检测方法,基于Haa...专利查询请上爱企查
NMF 特征和级 联 Adaboost 分类器的脱岗检测方法,涉及视频信 号处理技术领域。该方法采用低维 Haar?NMF 特征 代替传统的 Haar 特征,Haar?NMF 特征可以很好地 表征图像中局部区域的特征,如在岗人员的头部 和肩部特征,满足检测方法对检测准确率的要 求;采用级联 Adaboost 分类器代替基本的 Adaboost 分类器,提高了...
以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果...
本发明提供一种基于Haar‑NMF特征和级联Adaboost分类器的脱岗检测方法,涉及视频信号处理技术领域。该方法采用低维Haar‑NMF特征代替传统的Haar特征,Haar‑NMF特征可以很好地表征图像中局部区域的特征,如在岗人员的头部和肩部特征,满足检测方法对检测准确率的要求;采用级联Adaboost分类器代替基本... 查看全部>> ...
主题词：车辆识别 Haar-like特征 Adaboost分类器 摘要：针对SVM分类器和Adaboost分类器存在识别性能不足和训练时间过长等问题,提出了一种基于Haar-like特征,并结合Adaboost树形分类器的实时车辆识别方法。在训练阶段,提取车辆样本集合中适合描述车辆表观的Haar-like特征,并将这些特征向量引入Adaboost算法中进行最优特征...
提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用...
本发明提供一种基于HaarNMF特征和级联Adaboost分类器的脱岗检测方法,涉及视频信号处理技术领域.该方法采用低维HaarNMF特征代替传统的Haar特征,HaarNMF特征可以很好地表征图像中局部区域的特征,如在岗人员的头部和肩部特征,满足检测方法对检测准确率的要求;采用级联Adaboost分类器代替基本的Adaboost分类器,提高了检测的准确...