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日期:2024-11-17
第五章對影響AdaBoost 人 臉檢測訓練演算法速度的至關重要的兩方面:矩形 特征和積分圖的概念和理論進行了仔細的闡明。 第六章給出了AdaBoost 的演算法,並深入探討了其中的一些關鍵問題——弱 ......
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日期:2024-11-16
AdaBoost人臉 偵測演算法於不專心駕駛警示系統之應用 廖育昇1、陳加增2、翁銘聰3 ... 相同尺寸之檢測 器對輸入影像進行掃描。為了使檢測 器能夠偵測出特定大小之人臉,利用最近相鄰內插法 ......
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日期:2024-11-21
影響AdaBoost人臉檢測訓練算法速度很重要的兩方面是特征選取和特征計算。選取的特征為矩特征為Haar特征,計算的方法為積分圖。(1)Haar特征: Haar特征分為三類:邊緣特征、線性特征、中心特征和對角線特征,組合成特征模板。特征模板內有白色和 ......
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日期:2024-11-20
摘 要: 針對AdaBoost人臉檢測算法易受到紋理幹擾而造成誤檢的情況,提出了一種結合自適應膚色驗證的快速人臉檢測算法CMFS。該算法首先用運動檢測為前置處理減小人臉檢測搜索範圍,然後用AdaBoost算法檢測出人臉候選區,最後根據人臉候選區的平均 ......
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日期:2024-11-17
Adaboost 人臉偵測 關鍵字(英) Haar-like features Adaboost face deteciton 摘要(中) 本論文使用Adaboost演算法為基礎,開發一套混合式人臉檢測系統。 並且在本論文當中提出兩個新的基於像素導向的演算法,一為階層式特徵;另一為統計式遮罩,並且搭配使用 ......
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日期:2024-11-22
Haar矩形特徵2.2.2 基於離散Adaboost的特徵選擇2.2.3 級聯分類器結構2.3 基於Adaboost人臉檢測方法的擴展2.3.1 Haar特徵的擴展2.3.2 Adaboost的擴展2.3.3 級聯結構的擴展2.3.4 多視角人臉檢測參考文獻第3章 人臉跟蹤3 ......
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日期:2024-11-21
2006年魏冬生等(2006)針對Adaboost人臉檢鋇Ui)ll練非常耗時的問 題,從訓練中直接求解目標函數和弱分類器使用雙閾值判決構造強分類器 兩個方面對人臉檢測系統進行了改進。 實驗結果表明,改進後的系統使用 的弱分類器數目大大減少,並且訓練速度比 ......
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日期:2024-11-21
3.3基於霍夫轉換的人臉定位 14 3.4 Adaboost 15 3.4.1 矩形特徵、弱分類器、Adaboost 演算法 15 3.4.2層疊分類器 17 3.4.3 ... 莊莉,徐光祐,艾海舟,梁路宏,彭振雲,視頻中多線索的人臉特徵檢測與跟蹤,北京 100084 [25] http://vis-www.cs.umass.edu/~vidit ......