【摘 要】
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物体识别一直是机器视觉领域的热点和难点,实时的物体识别在智能视频监控、机器人导航等发挥着重要的作用。利用机器人对一些(如核电站等)人类无法接近的地区和环境进行监控和检查,实时特定物体的识别就显得非常重要。本文对基于级联法的特定物体快速识别方法进行了研究。在任意特定物体识别的方法中,基于小波特征的级联法是较为出色且应用较好的方法。其利用Haar函数作为检测特征,Adaboost作为训练方法,引入级联
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物体识别一直是机器视觉领域的热点和难点,实时的物体识别在智能视频监控、机器人导航等发挥着重要的作用。利用机器人对一些(如核电站等)人类无法接近的地区和环境进行监控和检查,实时特定物体的识别就显得非常重要。本文对基于级联法的特定物体快速识别方法进行了研究。在任意特定物体识别的方法中,基于小波特征的级联法是较为出色且应用较好的方法。其利用Haar函数作为检测特征,Adaboost作为训练方法,引入级联分类器作为识别方法,无论从检测的速度和精度上都达到了较好的效果。
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