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...
基于新Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法江伟坚1,2,郭躬德1,2*,赖智铭1,2(1.福建师范大学数学与计算机科学学院,福建福州350007;2.福建师范大学网络安全与密码技术福建省重点实验室,福建福州350007)摘要:为解决基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题,提出两组Haar-like特征扩展集...
为解决基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题,提出两组Haar-like特征扩展集;利用积分图给出特征组的计算方法;采用Adaboost算法在正脸和侧脸样本库分别训练出正脸和侧脸级联分类器,并将其组成双通道分类器.在开源视觉库OpenCV上的实验结果表明,本方法具有较少的弱分类器数,检测效率高...
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...
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...
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 ...
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
此外还有基于Gabor特征表示的人脸检测算法。AdaBoost算法中人脸弱特征表示采用的是Haar特征，Haar特征具有...
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...
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...