强分类器相关论文
本文将基于Haar特征和强分类器检测方法用于侧面车辆的检测,Haar特征计算简单且分类器所需特征数量少,检测速度可以达到实时性要求......
本文针对供应链金融风险的特点构建了风险评价指标体系,运用AdaBoost算法与神经网络建立了风险评估模型,通过对实例样本的训练和验......
本文采用容积特征有效地分析视频。通过在视频的光流上计算容积特征实现了一个基于视频的人体动作检测系统。容积特征是静态图像的......
本文针对机器学习中的数据不平衡问题进行研究,提出了一种均衡采样的方法。该方法采取过采样和欠采样相结合的策略,使少数类数据增......
人体行为识别是计算机视觉的研究难点与热点，在智能视频监控和运动分析等领域有着广泛的应用前景。但目前大部分研究者主要针对视频......
互联网信息技术的快速发展使得传统纸质媒体逐渐向数字媒体转型。新闻媒体往往需要新闻内容进行分类,方便不同读者群对新闻内容的......
针对企业财务危机识别问题,采用实证研究的方法,从权责发生制和收付实现制两个方面考虑企业财务危机,并以企业每股现金流量净额和......
【目的】针对微博情感分类时未标注样本多和已标注集少的问题,提出一种新的方法。【方法】在协同训练算法的基础上引入主动学习思......
为提高田间猕猴桃果实识别精度,采用Adaboost算法,利用RGB、HSI、Lab3个颜色空间中的1个或多个通道训练形成6个不同的弱分类器,最......
提出将类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别，以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先，基于积分......
针对相关反馈技术存在标注样本少，样本正负比例不平衡，特征维数高，导致反馈准确率低，性能不稳定等问题，文中结合相关反馈机制和AdaB......
首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛......
提出了一种新的基于Gentle boosting学习的人脸检测方法。采用parts-based特征,以小片形式随机采集,通过Boosting机器学习对数据库......
AdaBoost是机器学习中比较流行的分类算法。通过研究弱分类器的特性,提出了两种新的弱分类器的阈值和偏置计算方法,二者可以使弱分......
针对非平稳时间序列信号,提出一种基于经验模态分解(EMD)的特征提取和多模态特征融合支持向量机的故障诊断方法.首先对原始信号进......
雷达目标回波识别作为军事领域中关键的一个研究方向,其研究手段在近几年的不断朝着智能化、工具化的方向发展。人工神经网络作为......
虚拟仪表设计的核心就是根据实际生产过程各工艺参数实现数学建模,本文通过分析虚拟仪表设计中的几种数学建模技术,以聚合物黏度测......
为了解决车辆目标特征不明显而导致识别率低的问题,提出了基于多维特征融合与Adaboost-SVM强分类器的车辆目标识别算法。首先,根据......
为解决目标跟踪中的光照、位姿变化及遮挡问题,提出分块多示例学习算法。该算法将目标图像分块,对每块图像片应用多示例学习算法。......
针对通过改进分类算法提升声音环境识别正确率的目的,提出了基于BP-Adaboost强分类模型对声音所属环境进行识别的方法。提取声音信......
结合单目摄像机静止拍摄的视频序列使用背景差法或AdaBoost算法检测行人时分别存在易受噪声干扰或检测速度慢的问题,提出一种双阈......
提出了一种基于Adaboost的视频文本定位的新方法。首先我们提取视频图像中的连通域,经过对视频文本区域分析,提取了视频文本的5类......
在使用神经网络识别三维目标时,样本之间可能存在较大差异,会给准确识别带来困难;针对这一问题,提出了一种基于强分类器的三维目标......
针对传统的Adaboost算法检测速度块,准确率低的问题,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法以提高人脸检测的正确率。该算法首先利......
AdaBoost是机器学习中比较流行的分类算法。通过研究弱分类器的特性,提出了两种新的弱分类器的阈值和偏置计算方法,二者可以使弱分......
针对绿色荔枝与树叶颜色相似,采摘机器人在自然环境下准确识别较为困难的问题,提出一种基于AdaBoost算法的级联分类器快速检测方法......
Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应......
针对机器人动作理解，设计基于强分类器的BP网络机器人动作理解系统，阐述了BP网络模型和AdaBoost算法并说明了弱分类器与强分类器的训......
本文对AdaBoost算法进行了介绍，并从整个数学推导过程中分析怎样挑选分类器并设置权值，最终通过一组弱分类器组合构成强分类器。......
在Gentle Adaboost算法中,强分类器由弱分类器线性组成,但这种组合并不能保证强分类器是最优的。因此,提出一种基于分类结果的优化......
Adaboost算法在人脸定位系统中已经取得了巨大的成功,该算法简单可靠、学习精度高,解决了实时检测的速度和精度的矛盾,而汽车牌照......
美国的Voila博士提出的基于Haar-like特征的人脸检测算法是一种具有巨大发展潜力的新算法,快速而准确。通过研究,认为这一算法还存......
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......
期刊
针对城市排水管道的堵塞故障程度难以区分的问题,文中提出一种基于完全经验模态分解(CEEMD)与BP_AdaBoost算法的排水管道堵塞故障......
通过构造Walsh变换矩阵,得到相互正交且形状丰富的Walsh特征算子,将Walsh特征应用于快速人脸检测。Matlab的仿真实验结果表明,由Wa......
人脸是人体的一项重要的生物特征，人脸检测在人脸识别中起着非常重要的作用，人脸位置的检测结果的准确性可以有效地提高人脸识别率；人......
手掌静脉纹识别技术作为新一代高精度的生物特征识别技术,被广泛用于个人身份鉴定领域.然而,其识别效果受限于图像的质量,低质量的......
近年来,随着网络视频广泛应用,深度学习、大数据、计算机图形等新技术的快速发展,基于机器视觉的视频采集、现场环境监测展示出巨......
为了解决当前焊缝缺陷检查算法在焊缝缺陷特征微弱、背景复杂的环境下,导致其缺陷漏检的不足,本文设计了基于水平集与强分类器Adab......
提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器......
人脸检测是模式识别与计算机视觉研究领域比较基础和重要的研究课题,在基于内容的图像与视频检索、视频监控、自动人脸识别以及智......
