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adboost分类器 matlab源程序 用于训练样本 实现分类 ,adboost classfication
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用matla实现的行人检测，使用hog+adaboost的方法，内附程序运行时所需的大量训练及检测图片-Pedestrian Detection with matla achieved, the use of hog+ adaboost the method, enclosing the program is running a lot of training and testing images...
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Adaboost算法的行人检测，这是一篇硕士学位论文-Adaboost algorithm of pedestrian detection, which is a master' s degree thesis
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Image descr iptor based on Histogram of Orientated Gradients for gray-level images. This code
was developed for the work: O. Ludwig, D. Delgado, V. Goncalves, and U. Nunes, Trainable
Classifier-Fusion Schemes: An Application To Pedestrian De
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1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。
参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005
2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割
参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
C. Rother 2004
3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码
4 虹膜识别程序
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提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称 MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检
测.MSO 特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征
由 Gabor 小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联 Adaboost 算法及 SVM 训
练检测模型.基于粗特征的 Adaboost 分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的 SVM 分类器则保证了检测精
度.另
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HOG adaboost pedestrian-detect
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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使用matlab编程的，行人检测的adaboost分类器的数据,-adaboost classifier pedestrian detection of programming data
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[原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载
作者: 陆振波
毕业院校：海军工程大学，船舶与海洋工程(水声工程)，博士
精通方向：信号处理，图像处理，人工智能，模式识别，支持向量机，深度学习，机器学习，机器视觉，群体智能，非线性与混沌，Matlab与VC++混编，大数据
擅长技能：团队激励，战略规划，企业文化，组织架构，C，C++，Matlab，OpenCV，并行计算，图像处理，智能视觉，卷积神经网络，人脸检测，行
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用Adaboost实现行人检测中的漏检率，与boosting进行比对。(Using Adaboost to achieve missed detection rate in pedestrian detection, compared with boosting.)
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