ADABOOST

Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。

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随着计算机科学在人机交互领域的极大发展,作为人脸信息处理中的一项关键技术,人脸检测现在已经成为模式识别,计算机视觉和人机交互领域不可缺少的一部分。但是,人脸检测算法存在计算量大、速度慢等缺点。软件实现...

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飞机特征点图像的识别是航空试飞领域中计算机视觉研究的重要课题,在基于图像的视频安全监控、自动识别与智能人机交互方面有着重要的研究价值。其检测算法经过长时间的发展,已经取得了显著的成绩。本文中对Paul...

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人脸检测是机器视觉的重要组成部分,广泛应用于人机交互,视频监控等领域。如何在嵌入式系统上实现实时人脸检测是一项非常有研究价值的课题。基于Adaboost 算法的级联人脸检测方案检测速率快,检出率高,该...

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提出一种基于AdaBoost的入侵特征约减算法,利用该算法约减入侵特征中的冗余特征,构造Ada-加权和Ada-域值分类器,并与支持向量机分类器进行对比。设计并实现Linux实时入侵检测实验平台,并将特...

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