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基于Adaboost算法的人脸检测研究
基于Adaboost算法的人脸检测研究
人脸检测
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2012-12-03
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基于Adaboost算法的人脸检测研究
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基于Adaboost算法的人脸检测 研究
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3星 · 编辑精心推荐
作为人脸识别系统的第一步环节,人脸检测是对于任意一幅给定的图像,采 用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果是则返回人脸的位 置、大小和姿态。由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代 智能人机界面等众多领域具有重要的应用价值,近年来人脸检测开始被作为一个 独立的课题受到研究人员的普遍重视。本文研究了如何快速、精确地在一幅图片 中检测出人脸。kdh格式。
基于Adaboost的人脸检测
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介绍关于基于adaboost人脸检测原理 英文文献
Adaboost人脸检测算法研究
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5星 · 资源好评率100%
Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现,Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现
Adaboost算法在人脸检测中的应用
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: 针对人脸检测的特点, 详细叙述了检测中应用的特征值的计算以及积分图的使用, 给出了基于 A d a b o o s t 算 法的弱分类器选取和单个 强分 类器的训 练过程 , 以及 最后 的层 叠分类器 的具 体组成 形式 . 基 于此算 法的人脸 检 测具有检测率高、 速度快、 对于光照变化适应性强的特点, 能够达到实时检测的要求.
基于Adaboost算法的人脸检测研究及实现
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基于Adaboost算法的人脸检测研究及实现.
基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
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3星 · 编辑精心推荐
建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程,尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程,...
基于adaboost的人脸检测算法
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5星 · 资源好评率100%
是一个非常好的基于adaboost的算法的人脸检测代码 可以用来做基于adaboost的人脸检测
基于AdaBoost算法的人脸检测系统设计
浏览:133
基于AdaBoost算法的人脸检测系统设计
基于adaboost算法的人脸检测简介
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基于adaboost算法的人脸检测简介,主要系统的介绍了adaboost算法的一些理论和人脸检测中的具体的一些细节的设计,虽然不是很详细,但也还可以吧。
本科毕业设计 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现.zip
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5星 · 资源好评率100%
本科毕业设计 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现 本科毕业设计 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现 本科毕业设计 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现 本科毕业设计 基于Haar特征与...
人脸检测算法的实现 基于Adaboost算法
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基于Adaboost人脸检测算法在dsp硬件下的是实现 人脸检测是数字图像处理学中经常会涉及到的部分
Adaboost在人脸检测中的应用
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介绍了Adaboost算法在人脸检测中的应用
基于Adaboost学习算法的人脸检测方法研究
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一个不错的学习Adaboost和cascade Adaboost及其在人脸识别应用的硕士毕业论文。
人脸检测Adaboost
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4星 · 用户满意度95%
adaboost人脸检测的设计与实现Adaboost人脸检测的理论知识以及实现程序,需要安装opencv1.0
基于Adaboost算法的人脸检测研究.pptx
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基于Adaboost算法的人脸检测研究.pptx
基于adaboost算法的人脸检测
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5星 · 资源好评率100%
这篇论文讲述了基于haar特征的adaboost算法,具体介绍实现人脸检测的过程
基于AdaBoost算法的人脸检测,matlab实现,有训练样本
浏览:16
4星 · 用户满意度95%
基于AdaBoost算法的人脸检测,包含harr特征的训练和data。经过实测是可以运行起来的代码。需要的可自行下载。
文献综述 范文 基于Adaboost算法的人脸检测
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毕业设计的文献综述“Adaboost是一种...然而AdaBoost算法采用顺序前进法搜索策略,尽管每次迭代选择的弱分类器是局部最优,但最终构成强分类器的弱分类器及其系数并不是最优。而且对于侧面及多人脸图像检测正确率不高。
基于Adaboost算法的人脸检测利用OpenCv实现
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数字图像课程设计,其中包括论文和源程序,自己用MFC写了一个简单的界面,算法是基于Adaboost的
基于肤色和Adaboost算法的人脸检测
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基于肤色和Adaboost算法的人脸检测
基于Adaboost人脸检测算法 (2014年)
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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16.67ms/张和76ms/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
基于连续 Adaboost 算法的多视角人脸检测
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基于连续 Adaboost 算法的多视角人脸检测
有解释的Adaboost人脸检测
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基于Adaboost的人脸检测算法有很高的准确性和稳定性
基于双阈值的改进型Adaboost人脸检测算法
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针对Adaboost人脸检测算法训练时间长以及不能有效区分特征值聚集分布的情况,提出了一种基于双阈值的改进型Adaboost人脸检测算法,并给出了双阈值的搜索算法。在MIT-CBCL和MIT+CMU人脸库上对算法进行了仿真验证。仿真结果显示,改进的双阈值Adaboost算法在不降低检测率的同时大幅度提升了训练的速度,同时检测速度也有所提升,该方法的综合性能优于单阈值算法。
基于gentle adaboost算法的人脸检测研究
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基于gentle adaboost算法的人脸检测研究
基于adaboost算法的人脸检测研究
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基于adaboost算法的人脸检测研究,人脸检测目前应用非常的广泛,在视频领域、监控等!
基于opencv中AdaBoost的人脸检测
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基于opencv+vc6.0的人脸检测,算法是AdaBoost
基于Adaboost算法的多姿态人脸实时视频检测
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基于Adaboost算法的多姿态人脸实时视频检测,硕士论文
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基于OpenCV和Adaboost算法的人脸检测
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Michael_ee
2014-03-21
这个只是硕士论文,讲的东西比较空洞,参考价值不大!
wuchaobshim
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