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基于Adaboost回归的6061铝合金单点增量成形最大成形深度预测
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作者 梁智凯 张志超 +1 位作者 胡蓝 庞秋 《材料工程》 北大核心 2025年第4期23-34,共12页
单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量... 单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量、进给速度和自转速度等参数对最大成形深度的影响。根据实验结果搭建基于Adaboost算法的回归模型,对6061铝合金薄板在100 mm成形直径下的成形深度进行预测。结果表明:单因素对最大成形深度的影响由大到小分别为:厚度、层进量、角度量、进给速度、自转速度,且在最快成形速度下获得的最大成形角度为70°,板料厚度为1 mm,层进量为0.2 mm,进给速度为2000 mm/min,自转速度为2000 r/min。此外,依据正交实验创建的回归模型具有高准确度,与Abaqus仿真结果及实际实验结果均对应,4组测试与仿真最大误差为4.24%,与实际成形最大误差值为-2.45%。 展开更多
关键词 单点增量成形 工艺参数 6061铝合金 adaboost算法 回归模型
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一种基于AdaBoost的SVM分类器 被引量:23
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作者 王晓丹 孙东延 +2 位作者 郑春颖 张宏达 赵学军 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第6期54-57,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 支持向量机 adaboost算法 分类器
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一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法 被引量:87
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作者 文学志 方巍 郑钰辉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1121-1126,共6页
提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所... 提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 车辆识别 类HAAR特征 adaboost算法
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融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法 被引量:11
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作者 杨宏晖 王芸 +2 位作者 孙进才 戴健 李亚安 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期63-68,共6页
为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法(IFSelect-SVME).该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用... 为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法(IFSelect-SVME).该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用互信息顺序向前特征选择算法进行特征选择,再利用每个循环优化选择得到的特征样本子集训练个体SVM分类器,并对其进行加权集成,生成最终的决策系统.对实验所用9组UCI数据集的仿真结果表明:与支持向量机集成(SVME)算法相比,IFSelect-SVME算法的正确分类率有所提高,且样本数可减少30.8%~80.0%,特征数可减少32.2%~81.5%,简化了集成结构,缩短了测试样本的分类时间,所得到的分类系统具有更好的分类精度. 展开更多
关键词 分类器集成 adaboost算法 支持向量机 样本选择 特征选择
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基于AdaBoost的链路预测优化算法 被引量:16
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作者 吴祖峰 梁棋 +1 位作者 刘峤 秦志光 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期116-123,共8页
针对当前主流的基于网络拓扑结构的链路预测算法普遍存在召回率较低的问题,研究发现一些算法输出的结果中部分正确结果具有互补性,据此采用基于Boosting的集成学习方法对其进行改进。按照网络中节点之间是否存在链接关系,将链路预测问... 针对当前主流的基于网络拓扑结构的链路预测算法普遍存在召回率较低的问题,研究发现一些算法输出的结果中部分正确结果具有互补性,据此采用基于Boosting的集成学习方法对其进行改进。按照网络中节点之间是否存在链接关系,将链路预测问题定义为二分类问题,进一步遵循算法互补的原则选择若干具有代表性的链路预测算法作为弱分类器,基于AdaBoost算法提出并实现了一个新型链路预测算法。在arXiv论文合作网络和电子邮件网络等真实数据集上的实验结果表明,该算法的准确率以及召回率表现均显著优于当前的主流算法。 展开更多
关键词 链路预测 社会网络分析 adaboost算法 推荐系统 机器学习
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基于随机子空间和AdaBoost的自适应集成方法 被引量:14
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作者 姚旭 王晓丹 +1 位作者 张玉玺 邢雅琼 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期810-814,共5页
如何构造差异性大且精确度高的基分类器是集成学习的重点,为此提出一种新的集成学习方法——利用PSO寻找使得AdaBoost依样本权重抽取的数据集分类错误率最小化的最优特征权重分布,依据此最优权重分布对特征随机抽样生成随机子空间,并应... 如何构造差异性大且精确度高的基分类器是集成学习的重点,为此提出一种新的集成学习方法——利用PSO寻找使得AdaBoost依样本权重抽取的数据集分类错误率最小化的最优特征权重分布,依据此最优权重分布对特征随机抽样生成随机子空间,并应用于AdaBoost的训练过程中.这就在增加分类器间差异性的同时保证了基分类器的准确度.最后用多数投票法融合各基分类器的决策结果,并通过仿真实验验证该方法的有效性. 展开更多
关键词 集成学习 随机子空间 adaboost算法 粒子群优化
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基于Adaboost算法的车内噪声声品质预测 被引量:13
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作者 黄海波 李人宪 +2 位作者 黄晓蓉 杨明亮 丁渭平 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1120-1125,共6页
对匀速工况下车内噪声信号分别进行主观评价与客观参量计算,并对主、客观评价结果进行了相关分析。在此基础上,基于Adaboost算法并结合BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)建立了声品质预测模型,并将其预测结果与经过遗传算法... 对匀速工况下车内噪声信号分别进行主观评价与客观参量计算,并对主、客观评价结果进行了相关分析。在此基础上,基于Adaboost算法并结合BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)建立了声品质预测模型,并将其预测结果与经过遗传算法(GA)参数优化后的GA-BP,GA-ELM和GA-SVM预测模型进行了对比。结果表明:基于Adaboost算法的车内噪声声品质预测模型效果最优,提升了声品质预测的准确度。 展开更多
关键词 车内噪声 声品质 adaboost算法 BP神经网络 极限学习机 支持向量机
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基于BP和Adaboost-BP神经网络的羊肉新鲜度高光谱定性分析 被引量:8
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作者 范中建 朱荣光 +3 位作者 张凡凡 姚雪东 邱园园 阎聪 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期183-188,共6页
【目的】实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】研究通过对460~1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮(TVB-N)值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)... 【目的】实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】研究通过对460~1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮(TVB-N)值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)两种压缩降维方法和反向传播(BP)神经网络、自适应提升BP(Adaboost-BP)神经网络两种建模方法开展羊肉新鲜度的分类比较。【结果】其中采用SPA、PCA建立的BP模型校正集与预测集准确率均为100%、83.33%,建立的Adaboost-BP模型校正集与预测集准确率均为100%、94.44%,两种压缩降维方法下Adaboost-BP模型效果均优于BP模型。【结论】利用高光谱图像技术结合Adaboost-BP方法对羊肉新鲜度等级进行分类判别是可行的。 展开更多
关键词 高光谱 羊肉新鲜度 特征选取 BP神经网络 adaboost算法
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AdaBoost分类问题的理论推导 被引量:8
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作者 严超 王元庆 +1 位作者 李久雪 张兆扬 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期700-705,共6页
为解决AdaBoost算法在二分类问题及多分类问题上缺乏共同的理论基础,算法系列的系统性难以得到理论诠释这一问题,首先,从算法思想的层面对AdaBoost算法与最优贝叶斯推理的关系进行了探讨;然后对AdaBoost算法的训练流程及相关参量进行了... 为解决AdaBoost算法在二分类问题及多分类问题上缺乏共同的理论基础,算法系列的系统性难以得到理论诠释这一问题,首先,从算法思想的层面对AdaBoost算法与最优贝叶斯推理的关系进行了探讨;然后对AdaBoost算法的训练流程及相关参量进行了定量分析;最后从基本不等式定理入手,重点推导了AdaBoost算法由二分类问题向多分类问题延展的理论依据,探讨了AdaBoost算法的本质.总结并证明了AdaBoost算法的2条理论基础:当非负数之和是一个定值时,其差值越大则其乘积越小;非负数的算术平均数大于等于它们的几何平均数.并且分别就二分类问题和多分类问题对AdaBoost算法的应用提出了优化策略. 展开更多
关键词 多分类 adaboost算法 归一化因子 贝叶斯推理
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基于AdaBoost和遗传算法的快速人脸定位算法 被引量:7
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作者 唐旭晟 欧宗瑛 +1 位作者 苏铁明 华顺刚 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期64-69,共6页
针对采用AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的特征冗余问题,提出了一种新的快速人脸定位算法.首先用AdaBoost算法选取类Haar小波特征(称作AdaHaar特征),然后用遗传算法在低维的AdaHaar特征空间进一步优选,消除冗余并得到相应的权系数,... 针对采用AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的特征冗余问题,提出了一种新的快速人脸定位算法.首先用AdaBoost算法选取类Haar小波特征(称作AdaHaar特征),然后用遗传算法在低维的AdaHaar特征空间进一步优选,消除冗余并得到相应的权系数,最终的人脸检测器由这些优选的弱分类器及其相应权系数线性组合而成.实验结果表明,采用文中算法训练的人脸检测器在检测正确率、检测速度及占用内存等方面的性能都得到了改善. 展开更多
关键词 人脸检测 人脸识别 adaboost算法 遗传算法 特征选取 模式识别
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BP-AdaBoost模型在光纤陀螺零偏温度补偿中的应用 被引量:17
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作者 刘元元 杨功流 李思宜 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期235-239,共5页
针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能.同时,研究了模型参数对预测精度的影响,给出了BP神经网络隐... 针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能.同时,研究了模型参数对预测精度的影响,给出了BP神经网络隐含层神经元个数的选择以及AdaBoost模型迭代次数的确定方法.运用AdaBoost算法提升单个BP神经网络的预测能力,提高了集成模型整体的预测精度.对采集的光纤陀螺输出实测数据进行了事后仿真,结果表明,BP-AdaBoost模型相比传统的线性回归模型、混合线性回归模型、单个BP神经网络模型的补偿效果更显著,验证了该模型的有效性,具有重大的工程应用参考价值. 展开更多
关键词 光纤陀螺 温度补偿 adaboost算法 BP神经网络
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基于Adaboost人脸检测算法 被引量:9
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作者 于微波 赵琳 佟冬 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2014年第5期539-544,共6页
针对因图像背景复杂、光照变化及面部旋转等因素的影响,使复杂背景下人脸检测难度大、速度慢和准确率低的问题,使用Adaboost算法进行人脸检测,并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验,其检... 针对因图像背景复杂、光照变化及面部旋转等因素的影响,使复杂背景下人脸检测难度大、速度慢和准确率低的问题,使用Adaboost算法进行人脸检测,并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验,其检测准确率分别为85%和99%,平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张。实验结果表明,该算法能在复杂背景下准确、快速地实现人脸检测,且能满足人脸识别系统实时性的要求。 展开更多
关键词 复杂背景 人脸检测 自适应增强算法 开源计算机视觉库
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AdaBoost检测结合SOM的自动人脸识别方法 被引量:18
13
作者 叶剑锋 王化明 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期129-134,共6页
针对当前许多人脸识别算法需要人工干预以及剪裁图像尺寸与运行速度不平衡的问题,提出一种利用自组织网络的自动人脸识别方法。利用Ada Boost人脸检测算法定位来获取人脸图像,并转化为相同尺寸的灰度图像;将图像的训练子集用于训练自组... 针对当前许多人脸识别算法需要人工干预以及剪裁图像尺寸与运行速度不平衡的问题,提出一种利用自组织网络的自动人脸识别方法。利用Ada Boost人脸检测算法定位来获取人脸图像,并转化为相同尺寸的灰度图像;将图像的训练子集用于训练自组织映射(SOM)分类器,再利用相似性度量完成分类。在Libor Spacek数据集、扩展Yale B数据集和FERET数据集上进行验证,结果显示提出的方法实现了全自动处理,三个测试集的识别率均在97.00%左右,均优于对比算法。 展开更多
关键词 人脸识别 adaboost算法 分类器 自组织映射 分级模型 相似性度量 自动处理
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改进的AdaBoost人脸检测方法 被引量:14
14
作者 柯丽 温立平 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期113-118,共6页
针对传统AdaBoost算法检测速度快准确率低的问题,本文提出了一种改进的AdaBoost算法以提高人脸的正确检测率,该算法首先利用快速积分图提取人脸的Haar特征,然后使用阈值设定的方法对传统的AdaBoost算法进行改进,并将每次检测的最优弱分... 针对传统AdaBoost算法检测速度快准确率低的问题,本文提出了一种改进的AdaBoost算法以提高人脸的正确检测率,该算法首先利用快速积分图提取人脸的Haar特征,然后使用阈值设定的方法对传统的AdaBoost算法进行改进,并将每次检测的最优弱分类器级联形成最终的强分类器,通过强弱分类器对Haar特征判别,从而检测图像中的人脸部分。采用本方法对多种实验图像集进行人脸检测实验,FERET彩色图像库的正确检测率为96.07%,视频图像的正确检测率为96%。实验结果表明,本文所设计的人脸检测算法能够对静态图像以及视频图像中的人脸进行有效检测,为人脸的正确识别打下了基础,该算法也为计算机视觉领域的研究提供一种有效方法。 展开更多
关键词 人脸检测 HAAR特征 adaboost算法 强分类器
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一种基于Adaboost算法的人脸检测 被引量:13
15
作者 刘欢喜 刘允才 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1119-1123,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 adaboost算法 人脸检测 特征约简 样本扩张 多分辨率搜索
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基于AdaBoost局部二值模式特征的色织物纹理分类 被引量:10
16
作者 李鹏飞 闫亚娣 +2 位作者 张凯兵 王珍 朱丹妮 《西安工程大学学报》 CAS 2018年第6期670-677,共8页
针对织物纹理在人工视觉分类中存在的分类准确率不高,效率低的问题,给出一种基于AdaBoost算法的色织物纹理图像分类方法.该方法首先对采集的织物图像进行人工标记;然后,提取所有图像的局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征建立... 针对织物纹理在人工视觉分类中存在的分类准确率不高,效率低的问题,给出一种基于AdaBoost算法的色织物纹理图像分类方法.该方法首先对采集的织物图像进行人工标记;然后,提取所有图像的局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征建立训练集;最后,基于AdaBoost算法对提取的色织物特征学习分类模型实现纹理图像的分类.实验结果表明,选择LBP28算子和弱分类器的个数为30时,基于AdaBoost分类算法对复杂色织物的纹理分类具有较高的识别率,其中对于梭织类和斜纹类织物分类准确率可达到100%,证实此方法的有效性. 展开更多
关键词 adaboost算法 局部二值模式 色织物 ROC曲线 纹理
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多标签AdaBoost算法的改进算法 被引量:6
17
作者 付忠良 张丹普 王莉莉 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期103-109,共7页
针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路。基于改进思路构造出了改进的多标签AdaBoost算法。一种思路是修改算法的样本分布调整策略,破坏现有AdaBoost算法中样本分布的均匀性,以确... 针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路。基于改进思路构造出了改进的多标签AdaBoost算法。一种思路是修改算法的样本分布调整策略,破坏现有AdaBoost算法中样本分布的均匀性,以确保增加每一个弱分类器都能降低学习错误的上界估计,从而实现对多标签AdaBoost算法的改进;另一种思路是训练弱分类器时兼顾后续待学习的弱分类器对学习错误的影响,克服现有算法在训练弱分类器时只考虑当前弱分类器对学习错误的影响,而完全忽略后续待学习的弱分类器对学习错误的影响这一现象,从而改进多标签AdaBoost算法。理论上,对于改进多标签AdaBoost算法,增加每一个弱分类器都能进一步降低学习错误。理论分析和实验结果均表明了提出的改进算法有改进效果。 展开更多
关键词 集成学习 多标签分类 REAL adaboost算法 多分类问题 分类器组合
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基于AdaBoost算法和人眼定位的动态人脸检测 被引量:9
18
作者 徐品 童癸 瞿静 《电视技术》 北大核心 2011年第9期114-117,125,共5页
在快速人脸检测算法中,基于AdaBoost算法的人脸检测算法得到越来越多的认可。然而,该算法在复杂环境下常有误检的情况。为了既快速又能提高检测的准确率,提出了以人眼定位的算法作为辅助的人脸检测算法。首先应用AdaBoost算法检测人脸... 在快速人脸检测算法中,基于AdaBoost算法的人脸检测算法得到越来越多的认可。然而,该算法在复杂环境下常有误检的情况。为了既快速又能提高检测的准确率,提出了以人眼定位的算法作为辅助的人脸检测算法。首先应用AdaBoost算法检测人脸的位置,然后再利用改进的模板匹配算法对人眼进行快速识别与定位。在人眼检测方面,利用金字塔算法加快了检测速度。实验表明,该方法可减少AdaBoost算法的误检率。 展开更多
关键词 人脸检测 HAAR-LIKE特征 adaboost算法 人眼定位
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面向目标的带先验概率的AdaBoost算法 被引量:2
19
作者 赵向辉 姚宇 +2 位作者 付忠良 苗青 谢会云 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期139-144,共6页
针对集成学习算法研究中多个分类器的最佳组合问题,改进了传统的AdaBoost集成学习算法。用于组合的各个分类器通常是基于样本集通过一定的训练得到,样本集中不同类目标的比率可以反映分类目标的先验概率。使用该参数给出了新的组合参数... 针对集成学习算法研究中多个分类器的最佳组合问题,改进了传统的AdaBoost集成学习算法。用于组合的各个分类器通常是基于样本集通过一定的训练得到,样本集中不同类目标的比率可以反映分类目标的先验概率。使用该参数给出了新的组合参数和投票表决阈值计算公式,巧妙的利用样本权值并将其加入到样本属性上进行训练学习,采用新的策略来选择基分类器,给出了面向目标的带先验概率的AdaBoost算法(GWPP AdaBoost算法)和分类器的最佳组合。依据UCI实验数据对传统的AdaBoost算法、Bagging算法、GWPP AdaBoost算法的错误率和性能进行了比较分析,验证了GWPP AdaBoost的有效性。 展开更多
关键词 集成学习 adaboost算法 分类器组合 先验概率
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一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器 被引量:3
20
作者 刘侠 李苏 李廷军 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第2期76-80,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 人脸检测 分类器 adaboost算法 人脸特征
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