如上图,脸部一些特征能够由矩形特征简单地描绘,例如,通常,眼睛要比脸颊颜色更深;鼻梁两侧要比鼻梁颜色要深;嘴巴要比周围颜色更深。 对于一个 24×24 检测器,其内的矩形特征数量超过160,000 个,必须通过特定算法甄选合适的矩形特征,并将其组合成强分类器才能检测人脸。 常用的矩形特征有三种:两矩形特征、三矩形特...
类Haar特征积分图级联AdaBoost分类器防震锤识别提出捋类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一肪震锤进行识别的问题.首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类Haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列弱分类器以构成强分类器,最后通过级联的方式...
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 ...
对于一个 24×24 检测器,其内的矩形特征数量超过160,000 个,必须通过特定算法甄选合适的矩形特征,并将其组合成强分类器才能检测人脸。 常用的矩形特征有三种:两矩形特征、三矩形特征、四矩形特征,如图: 由图表可以看出,两矩形特征反映的是边缘特征,三矩形特征反映的是线性特征、四矩形特征反映的是特定方向特征。 ...
然而,有个问题就是,使用级联分类器的AdaBoost的人脸检测算法的速度非常的快,不可能采用图像缩放的方法,因为仅仅是把图像缩放11级的处理,就要消耗一秒钟至少,已经不能达到Adaboost 的实时处理的要求了。 因为Haar特征具有与检测窗口大小无关的特性(想要了解细节还要读一下原作者的文献),所以可以将检测窗口进行级别方法...
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,提出的融合Haar-like与Adaboost的车辆辨识算法检测准确率为91%以上,平均检测速率28ms,对车辆类型和环境干扰等非确定因素具有较强的自适应能力,提高了前方车辆纵向检测的鲁棒性,满足了车辆纵向维度的安全行驶应用...
尽管近些年众多学者不断钻研并改进人脸识别的算法,但是在复杂光照条件下和不同肤色的人脸识别中仍然存在着重重的不足.尤其是由于现阶段数据的计算速度和存储条件仍然不能很好地去适应优秀的算法对其的要求,因此如何改进算法,提高人脸识别的精度是本文主要研究的问题.本文结合Haar与Gabor特征提出了Adaboost人脸识别算法的...
Adaboost人脸识别算法在模式识别的众多领域中,针对于人脸识别的研究与应用逐渐成为重点和难点.尽管近些年众多学者不断钻研并改进人脸识别的算法,但是在复杂光照条件下和不同肤色的人脸识别中仍然存在着重重的不足.尤其是由于现阶段数据的计算速度和存储条件仍然不能很好地去适应优秀的算法对其的要求,因此如何改进算法,提高...
AdaBoost算法的实现,采用的是输入图像的矩形特征,也叫Haar特征。下面简要介绍矩形特征的特点。 影响Adaboost检测训练算法速度很重要的两方面是特征的选取和特征值的计算。脸部的一些特征可以由矩形特征简单地描绘。用图2示范: 上图中两个矩形特征,表示出人脸的某些特征。比如中间一幅表示眼睛区域的颜色比脸颊区域的颜色...