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gacv 名字取自 gabor , adaboost , opencv , 他用了 gabor滤波,AdaBoost (MultiBoost )
分类器和 opencv 开发库,这是第二个测试版叫 gacv02 。这个程序的第一个测试版 gacv01
可以检测大小有一定变化的目标,但是不能检测平面旋转的目标。gacv02 改进了算法可以处
理目标的大小变化和平面旋转,检测速度也有了提高。
-gacv name from gabor, adaboost, opencv, he u
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Adaboost算法的基本思想是:利用大量的分类能力一般的弱分类器(weaker
ifier)通过一定的方法叠加(boost)起来,构成一个分类能力很强的强分类器
眼eClassifier),再将若干个强分类器串联成为分级分类器(ClassifierCaseade)
图像搜索检测。本文就是利用Adaboost算法将由类haar特征生成的弱分类器
成为强分类器,再将强分类器串联成为分级分类器。
-Adaboost algorithm basic idea is: the abi
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应用OpenCV进行人脸检测。Adaboost算法实现起来比较复杂,应用OpevCV提供的函数和分类器进行人脸检测将十分容易。-Application of OpenCV for face detection. Adaboost algorithm to achieve more complex, applications provided by OpevCV function and classifier for face detection will be very easy.
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这个是经典的adaboost分类器算法,很有用的-This is a classic adaboost classifier algorithm, very useful
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利用opencv,采用Adaboost算法训练分类器,将训练好的分类器用于车牌定位。-Using opencv, Adaboost algorithm training classifiers, trained classifier for license plate location.
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Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。-Adaboost is an iterative algorithm, its core idea is different classifications for the same training set (weak classifiers), then these weak classifiers together to form a
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应用OpenCV进行人脸检测。Adaboost算法实现起来比较复杂,应用OpevCV提供的函数和分类器进行人脸检测将十分容易。-Application of OpenCV for face detection. Adaboost algorithm to achieve more complex, applications provided by OpevCV function and classifier for face detection will be very easy.
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adaboost算法,针对图像处理,训练强弱分类器
分类器-adaboost algorithm for image processing, strength training classifiers
Classifier
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基于特征向量的人脸识别,有训练集和样本集,通过Adaboost强分类器算法实现,结果精确度达到95 以上,给定一个example,就可以在样本集中识别出对应的人脸。-Face recognition based on feature vectors have the training set and sample set by Adaboost strong classifier algorithm, the results of more than 95 accuracy, given an
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Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器-Adaboost is an iterative algorithm, the core idea is the same training set for different classifiers (weak classifiers), and then set up these weak classifiers to form a stronger
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Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器-Adaboost is an iterative algorithm, the core idea is the same training set for different classifiers (weak classifiers), and then set up these weak classifiers to form a stronger
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运用Adaboost算法haar分类器实现的人脸检测,帧率是32。-Using Adaboost face detection algorithm of Haar classifier, the frame rate is 32.
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人脸检测:
第一部分,使用Harr-like特征表示人脸,使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算;
第二部分, 使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器;
第三部分, 将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,级联结构能有效地提高分类器的检测速度。(Face detection:
In the first part, the Harr-like feature is used t
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使用pca方法对图像进行特征提取,对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练,使用adaboost算法生成强分类器,可以对测试集的人脸图片进行识别,且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor
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