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1.
一种新的Adaboost快速训练算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
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。  相似文献
2.
基于Adaboost的人脸检测技术   总被引:10,自引:0,他引:10  
利用OpenCV图像处理软件,选取扩展的Haar like特征,实现了基于Adaboost的人脸检测器.阐述了Ad aboost人脸检测技术的基本原理,深入分析了强分类器的个数及排序对检测器性能的影响,并对3种分类方法得到的分级分类器的检测能力进行了比较,最后给出一种实用的分类方法.实验结果表明,该检测器检测速度快,开发周期短,具有可行性.  相似文献
3.
一种基于AdaBoost的SVM分类器   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对AdaBoost的分量分类器的分类精度和差异性互为矛盾、以至于该矛盾的存在降低了AdaBoost算法的分类精度和泛化性的问题,提出了一种变σ-AdaBoostRBFSVM算法,通过根据训练样本调整各个分量分类器的核函数参数值,使分量分类器在精度和差异性之间达到一定的平衡,从而提高了集成分类器的分类精度和泛化性。对标准数据集的分类实验结果表明了算法的有效性。  相似文献
4.
一种改进的Adaboost训练算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献
5.
基于AdaBoost算法的快速虹膜检测与定位   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对目前虹膜检测和定位方法中检测速度和定位精度等方面存在的不足,提出了一种利用AdaBoost算法进行虹膜快速检测和定位的方法.根据虹膜灰度图像的空间结构特征,提取出3类能反映这些结构的Haar-like矩形特征,从中挑选对虹膜图像有最好区分性的385个特征构成弱分类器,再组合生成强分类器.使用正负样本图像训练后,由强分类器级联组成了一个23层分类器系统.实验结果表明:该分类器系统的检测速度平均可达66帧/s,正样本的识别率约为96%,满足了虹膜识别系统实时性的要求.与其他方法相比,有更高的检测速度和定位精度.  相似文献
6.
基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍了OpenCV函数库的基本用法,阐述了目前做人脸检测研究中所使用的常用检测算法,并利用OpenCV设计和实现了图像中人脸的检测,试验结果表明利用OpenCV开发人脸检测系统效率高,识别效果好。  相似文献
7.
一种基于Adaboost算法的人脸检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献
8.
改进的集成神经网络学习优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
AdaBoosting算法是一种集成学习算法,用来提高不稳定学习器的泛化能力.本文基于神经网络是一种不稳定分类器的机理结合最小二乘算法和遗传算法,提出了对集成神经网络分类器权值进行优化的新方法.  相似文献
9.
一种基于Adaboost的车牌定位算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对成像过程的光照影响以及车辆的污损对车牌定位影响较大的情况,提出了一种基于Adaboost的车牌定位算法.该算法首先将车牌彩色图像进行预处理,然后使用Adaboost算法进行车牌定位,最后使用车牌颜色模型对车牌定位结果进行校验.相对于目前用于车牌定位的方法,该算法具有较快的定位速度和较高的准确率.实验证明,采用该算法能获得较好的车牌定位效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.  相似文献
10.
采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的特征来构建强分类器.  相似文献
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