AdaBoost 算法是一种快速人脸检测算法,它将根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在效率不降低的情况下,检测正确率得到了很大的提高。 系统在技术上的三个贡献: 1.用简单的Haar-like矩形特征作特征,可快速计算 2.基于AdaBoost的分类器设计 3.采用了Cascade(分级分类器)技术提高检测速度 人脸的特征表示...
1. 1 Haar-like 特征值 基于Haar-like 特征值的 Adaboost 算法能够有 效地识别人脸和非人脸。判断一幅待检测图像是否 存在人脸,首先需要对人脸图像进行特征提取,再对 提取出来的人脸特征集和非人脸特征进行训练建立 分类器。VIOLA 等提出 Harr-like 小波特征对于倾 斜的脸部的姿态检测率较低,LIENHARR 等人给 出...
此外是基于图像类型和识别算法人脸识别的发展使组织可以分为三种类型的识别算法，即正面识别，轮廓识别和耐...
Adaboost训练样本集辨识为了提高前方车辆的辨识效能,提出一种融合Haar-like特征与Adaboost算法的前方车辆辨识方法,基于海量车辆样本集进行离线训练,提取有效车辆轮廓与纹理特征,以Haar-like特征作为目标描述方法,采用Adaboost机器学习算法训练分类器,并构建特征样本级联分类器,对测试对象进行车辆存在性检测.试验结果表明,提出...
本文以RoboCup中型组机器人足球赛为应用背景针对任意足球识别问题设计并实现了一种基于全向视觉的任意足球识别与跟踪算法提高了中型组足球机器人的感知能力降低了中型组足球机器人对颜色编码化环境的依赖。本文设计并实现了基于全向视觉的任意足球识别算法该算法采用改进的Haarlike特征与Adaboost学 ...
在本文中着重讨论了Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法,该方法使用了Haar-like特征表示图像,引入了“积分图”概念,采用矩形特征,提高了特征的计算速度。根据人脸区域统计特性筛选出人脸候选区域,采用AdaBoost方法选择少量特征组成强级联分类器,使用了“Cascade’’策略进行模板匹配提高人脸检测速度,取得较好检测...
OpenCV中自带的人脸检测算法即基于此检测器,称为“Haar分类器”。Haar-like特征可由下图表示: 每个特征由2~3个矩形...矩形的权,RectSum(ri) 为矩形ri 所围图像的灰度积分, N是组成 featurej的矩形个数。Adaboost是一种基于统计的学习算法,在学习过程中不断根据事先定义的各个正例和反例的...
为了更好的辅助汽车驾驶,提出一种前方车辆辨识方法,充分挖掘目标车辆图像信息,寻找目标的 Haar-Like特征,结合机器学习算法进行基本分类器的训练,利用特征样本级联分类器进行车辆存在性检测,提高前方车辆辨识效能。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:9 积分 电信网络下载 ...