这种方法是通过使用不同的Haar特征将对比度扩展到所有像素来进行自校正,然后用整谱图计算特征值。利用AdaBoost算法对强分类器进行训练,使级联分类器具有较高的检测率和较低的误识率。最后,利用级联分类器实现了^脸检侧,并通过对五种面部器官的检测验证了结果。蛄果表明,该方法具有较高的识......
AdaBoost ( Adaptive Boosting ) 算法是由 Freund & Schapire[ 12] 提出的一种自适应的 Boost 算法, 其主要原理 是将所有待 分类样 本赋 予相 等的 初始 权值. 在 每一 轮 第5期 文学志: 一种基于类 Haar 特征和改进 AdaBoost 分类器的车辆 识别算法 1 12 3 选取弱分类 器 ( 比随 机猜 ...
本发明基于Haar特征和AdaBoost算法的纹理图像质量估计方法,包括以下步骤:步骤1:样本采集:采集正样本和负样本;步骤2:样本标注:分别将正,负样本使用不同的数字进行标注;步骤3:特征选择:Haar特征包含多种模式,根据纹理的不同特征选择相应的特征模式;步骤4:AdaBoost级联分类器搭建和参数设置:AdaBoost算法是将多个弱分类器...
AdaBoost算法提出一种基于类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...
摘要:针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下...
针对在复杂背景的情况下,AdaBoost算法主要存在识别率较低,速度慢的问题,提出了一种基于改进的AdaBoost算法和Haar特征的方法.首先进行的是用扩展的Haar特征进行特征值的计算,然后描述了boosted分类器,并指出其存在的问题,接着描绘了改进的AdaBoost算法.多分辨率搜索进行了算法优化,试验结果表明,改进的AdaBoost算法和Haar...
针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法.使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试.实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率...
AdaBoost算法权重更新为了提高base haar特征和原始AdaBoost算法的检测率并降低其误检率,提出一种改进型人脸检测算法.该算法采用新增haar-like特征,改进弱分类器选取方式和权重更新方式的AdaBoost算法,构建分类性能强大的级联分类器实现对人脸的有效检测.实验对比证明,与原始AdaBoost算法相比,新增haar-like特征方法检测率...
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...
AdaBoost算法提出一种基于类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...