一种基于Adaboost算法的人脸检测

针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.     

关于Adaboost算法在人脸检测中应用的研究

人脸检测算法研究是计算机视觉、模式辨识、图像处理等领域的一项重要研究方向,具有十分广泛的应用前景.详尽阐述了Adaboost算法的检测原理、特征值分布、积分图的计算,分类器的训练过程及强分类器的构建.对Adaboost算法对有倾斜角度人脸的识别具有检测盲区的缺陷,提出了算法的优化方法,引入两种新特征模版,训练后得到的分类器增强了倾斜人脸的检测率及误识率,达到了优化检测的目的.     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题.在总结前人检测算法的基础上,设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法.Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法,可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器.该算法简单可靠、学习效率高,较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾.实验结果表明该方法有较好的检测效果.     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题．在总结前人检测算法的基础上，设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法．Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法，可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器．该算法简单可靠、学习效率高，较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾．实验结果表明该方法有较好的检测效果．     

结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测

提出了一种结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法．Adaboost是一种分类器算法,把弱分类器提升为强分类器,具有很高的检测率,但其误检率也比较高．人脸肤色检测由于受光照等条件的影响,其检测率比较低,但是其误检率也比较低．结合这两种方法进行检测,能够优势互补,改善算法性能．实验证明该算法具有较好的检测效果．     

基于改进Adaboost人脸检测算法的研究及DSP实现

在Adaboost人脸检测算法的基础上,通过将所有的特征值排序并构建一个次序表,并使用改进Adaboost权值更新算法和分类误差计算方法,训练分类器并检测样本图像,达到了减少训练分类器耗时、提高检测率和降低误检率的效果.最后在DSP上实现了人脸检测系统,验证了改进系统在实时性能上得到较大的改善.     

一种新的Adaboost快速训练算法

提出了一种新的Adaboost快速训练方法,解决了基于Adaboost的人脸检测算法中结构复杂、训练非常耗时的问题．新方法从两方面提高训练速度：直接求解训练中Adaboost目标函数;在直接求解算法基础上,使用了双阈值简单分类器构造强分类器的Adaboost检测器结构。     

基于级联Adaboost和神经网络PCA算法的人脸检测系统研究

针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络PCA算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。该方法采用两级检测器对人脸进行区分检测,首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并,然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口,最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,此时的检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,此时的检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,此时的检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好的区分人脸模式和非人脸模式。因此,在这种意义上来说,级联的Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。     

基于Adaboost算法的车牌检测在OpenCV上的研究与实现

Adaboost是一个构建精确分类器的学习算法,在目标检测领域有着广泛的应用。OpenCV是Intel开源计算机视觉库。该文给出了在OpenCV上利用Adaboost算法,实现车辆车牌检测的完整实验过程,包括样本的建立、训练级联分类器、以及利用训好的分类器进行目标检测。     

人脸检测与跟踪系统的设计

基于Adaboost人脸检测原理,结合Windows下的Visual C++编程,设计了人脸检测系统.通过MIT人脸库和自建人脸库结合的方法,且对该人脸库进行有效的训练,实现人脸检测功能,提高了检测率和检测速度.利用连续自适应均值移动算法(Continuously Adaptive Mean Shift,Camshift)对人脸进行跟踪,并对Camshift算法进行改进,利用Adaboost人脸检测初始化模板的方法,将检测与跟踪结合起来,有效提高了人脸跟踪效率.     

一种改进的Adaboost训练算法

针对传统的Adaboost训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布过适应的问题, 提出一种改进的Adaboost训练算法. 改进算法通过调整加权误差分布限制目标类权重的扩张, 并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出, 提高了训练结果的检测率. 实验结果表明, 改进的Adaboost算法在Inria数据集上取得了较好效果.     

基于改进的Adaboost算法在 网络入侵检测中的应用

网络入侵检测是一种基于网络行为特征的检测技术.近年来,作为信息安全领域中的研究热点,网络入侵检测发展迅速.针对传统入侵检测算法对于数据特征提取较慢的问题,本文提出了基于信息熵理论的免疫算法来提高特征提取速度.为了进一步提高分类精度,本文对Adaboost分类方法进行了改进,在分类过程中判断噪声数据,并对噪声数据的权重进行调整,从而缓解了Adaboost算法的过度拟合.通过对KDD CUP 99数据的实验结果表明,本文方法可以提高免疫算法在特征提取方面的收敛速度,并能有效地提高入侵检测率.     

基于级联Adaboost和神经网络主元分析算法的人脸检测系统

针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络主元分析(PCA)算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。采用两级检测器对人脸进行区分检测:首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并。然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口。最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好地区分人脸模式和非人脸模式。因此,级联Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。     

一种基于维度约减的快速人脸检测方法

针对视频监控中的高维度和复杂环境的困难,文章提出一种基于主成份分析与Adaboost的视频人脸检测算法．该方法先使用PCA方法对特征空间进行降维,并以PCA特征建立误分率最小化弱分类器,最后使用Adaboost算法提升弱分类器性能,将所有已训练的弱分类器联合成一个强分类器．实验证明,在正面人脸样本和具有复杂表情变化的人脸测试集上,该方法可以得到很好的检测结果．     

综合肤色模型和多模板匹配增强Adaboost人耳检测

为克服传统的Adaboost算法出现的样本训练时间过长、过于依赖样本质量等问题,在训练不足及初始人耳定位不好的情况下,引入YCbCr肤色模型和多模板匹配技术策略对人耳进行精确定位。实验表明,改进后的人耳检测性能得到较大的提高,对动、静态人耳均能达到准确定位和检测的效果,算法的鲁棒性较好。     

基于Adaboost与背景差分级联的室内人数统计方法

针对室内监控视频环境,提出了一种基于Adaboost与背景差分级联的室内人数统计方法.算法采用Harr-Like局部特征用于人员特征检测,使用Adaboost分类器进行训练,最后的检测结果采用级联背景差分修复算法减少误报与漏报数目.实验证明,能较准确地完成自习室中人数的统计,且具有较好的鲁棒性.     

基于Adaboost cascade的车牌检测技术

研究基于Adaboost cascade算法的车牌检测技术,针对收费站车辆照片,选用局部矩形特征,利用cascade算法得到了98 %的识别率,误识对象一般都集中在真实目标附近,从而验证了方法的可行性.     

一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminant function,MQDF）作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。     

基于加速度时域特征和Adaboost-SVM级联分类器的跌倒检测研究

为了提高对跌倒检测的准确性和可靠性,提出了一种基于三轴加速度时域特征和Adaboost SVM级联分类器的跌倒检测方法.首先,利用滑动窗口法提取加速度信号的时域特征作为唯一特征向量,以提高系统检测的实时性;然后,对传统Adaboost算法的样本初始权值部分进行改进,使分类器学习到更多跌倒样本的信息,从而增强系统对跌倒的识别能力;最后,针对日常活动动作类(ADL)的数目远多于跌倒类而导致的数据集不平衡问题,构建了用于跌倒检测的Adaboost-SVM级联分类器,根据级联结构中每个Adaboost分类器所包含的弱分类器数量自动决定是否由SVM替换Adaboost分类器.利用UCI数据库中人体运动数据集进行了实验,结果表明:文中所提方法具有最高的跌倒检测率以及较为优秀的误报警率和准确率,并且证明了放置于胸部和腰部的加速度计能够对跌倒检测产生较好效果.     

基于HSV和MB_LBP特征的级联Adaboost车牌检测算法

车牌检测作为车牌识别系统中的重要环节,直接影响着车牌识别的准确度.为提高车牌的检测率和检测速度,提出了一种基于HSV颜色模型和多分块局部二值模式(MB_LBP)特征的级联Adaboost车牌检测方法.首先将车牌图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,统计蓝色像素占车牌总像素的比例,来构建第一层强分类器;其次对车牌字符样本提取MB_LBP特征,利用Adaboost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用Cascade结构检测法形成一种新的车牌检测算法.实验表明,本文算法有效的提高了车牌检测率和检测速度.