基于Adaboost的人脸检测技术

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.     

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

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.     

基于LBP和OpenCV的实时人脸检测系统设计

为了在实时的视频流中快速准确地检测人脸信息,本文采用了一种基于人脸局部LBP特征的检测方法,利用Open CV视觉开发库,在Visual Studio2010环境下采用C++语言开发了一套实时人脸检测系统,利用Open CV中的两个工具opencv_traincascade和opencv_createsamples对样本数据库AR和FERET中的图像进行学习训练,通过训练后的人脸和人眼分类器face.xml和eye.xml文件对实时图像进行人脸检测。测试表明,相较于传统采用Haar特征的人脸检测系统,本文采用的LBP特征人脸检测系统,在检测速度和准确性方面效果更好,本系统也可以在移动平台上部署。     

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算法的人脸检测研究

分析Adaboost弱分类器计算耗时的原因,并提出了本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式,推导出弱分类器错误率的期望值,并以此作为减少计算量的依据。实验结果表明,本文的改进方法,在保持弱分类器性能不变的条件下,可以有效降低计算量。     

基于Adaboost算法的正面多角度人脸检测

人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤,而且本身也可以独立应用于视频监控、图检索等领域、因而具有重要的研究价值。人脸检测是一个开放性的,比较活跃的课题,在人脸检测算法中,依照时间顺序的发展有：模版匹配模型、肤色模型、ANN模型、SVM模型、Ad-aboost模型等。其中Adaboost模型在速度与精度的综合性上表现最好。     

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.     

基于Adaboost的人脸检测

对Adaboost算法进行了深入的研究和思考,在Adaboost算法的基础上引入了级联结构和积分图像的方法。实验证明,这两种方法的引入,在保证检测准确性的前提下,有效的提高了检测速度。     

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。     

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．     

基于改进型LBP的Floatboost人脸检测

目前已涌现出了许多人脸检测算法,而每种算法的侧重点不同,不能形成很好的综合检测能力.为了兼顾人脸检测的TP,FP和检测时间,文中提出了一种基于改进型LBP纹理特征的Floatboost算法.该算法首先提取具有一定旋转不变性的改进型LBP纹理特征.其次采用双阈值Floatboost算法来训练特征值,并生成强分类器.最后采用Adaboost级联算法来进一步减少检测时间.通过实验分析表名：该算法在保证一定TP的前提下,不仅可以减少检测的时间,还降低了FP.     

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.     

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。