原文:AdaBoost级联分类器

Haar分类器使用AdaBoost算法,但是把它组织为筛选式的级联分类器,每个节点是多个树构成的分类器,且每个节点的正确识别率很高。在任一级计算中,一旦获得 不在类别中 的结论,则计算终止。只有通过分类器中所有级别,才会认为物体被检测到。这样的优点是当目标出现频率较低的时候 即人脸在图像中所占比例小时 ,筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量,因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉,迅速判断该区域 ...

2019-08-12 15:59 0 549 推荐指数:

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Opencv——级联分类器AdaBoost

API说明: 利用opencv自带的数据进行人脸检测: 进阶:人眼检测 级联分类器+模板匹配提高检测的稳定性,实现眼睛的追踪: 自定义级联分类器的训练和使用:待续 命令行参数: -vec ...

Sun Oct 28 00:20:00 CST 2018 0 2237
基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器

        基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器。通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征、Adaboost级联。理解了这三个词对该算法基本就掌握 ...

Wed Apr 17 03:21:00 CST 2019 2 1472
关于adaboost分类器

我花了将近一周的时间,才算搞懂了adaboost的原理。这根骨头终究还是被我啃下来了。 Adaboost是boosting系的解决方案,类似的是bagging系,bagging系是另外一个话题,还没有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介绍boosting的书籍 ...

Tue Feb 19 05:59:00 CST 2019 0 873
级联分类器

级联分类器 cascade detector detector AdaBoost 读"P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using ...

Fri Sep 16 05:34:00 CST 2016 0 10910
adaboost 基于错误提升分类器

引自(机器学习实战) 简单概念 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法,这里的弱和强学习算法,指的当然都是分类器,首先我们需要简单介绍几个概念。 1:弱学习:在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器,比如之前介绍的KNN、决策树、Naïve ...

Thu Aug 04 04:14:00 CST 2016 0 2832
级联分类器训练

级联分类器训练 adaboost分类器级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中 ...

Tue Jun 28 23:06:00 CST 2016 0 1535
用cart(分类回归树)作为弱分类器实现adaboost

在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念(用了adaboost昨晚集成学习的例子),其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现, 上两篇我们学习了cart(决策分类树),决策分类树也是决策树的一种,也是很强大的分类器,但是cart的深度太深,我们可以指定 ...

Mon Oct 24 06:02:00 CST 2016 0 4829
 
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