原文:AdaBoost級聯分類器

Haar分類器使用AdaBoost算法,但是把它組織為篩選式的級聯分類器,每個節點是多個樹構成的分類器,且每個節點的正確識別率很高。在任一級計算中,一旦獲得 不在類別中 的結論,則計算終止。只有通過分類器中所有級別,才會認為物體被檢測到。這樣的優點是當目標出現頻率較低的時候 即人臉在圖像中所占比例小時 ,篩選式的級聯分類器可以顯著地降低計算量,因為大部分被檢測的區域可以很早被篩選掉,迅速判斷該區域 ...

2019-08-12 15:59 0 549 推薦指數:

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Opencv——級聯分類器AdaBoost

API說明: 利用opencv自帶的數據進行人臉檢測: 進階:人眼檢測 級聯分類器+模板匹配提高檢測的穩定性,實現眼睛的追蹤: 自定義級聯分類器的訓練和使用:待續 命令行參數: -vec ...

Sun Oct 28 00:20:00 CST 2018 0 2237
基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器

        基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器 基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器,簡稱haar分類器。通過這個算法的名字,我們可以看到這個算法其實包含了幾個關鍵點:Haar特征、Adaboost級聯。理解了這三個詞對該算法基本就掌握 ...

Wed Apr 17 03:21:00 CST 2019 2 1472
關於adaboost分類器

我花了將近一周的時間,才算搞懂了adaboost的原理。這根骨頭終究還是被我啃下來了。 Adaboost是boosting系的解決方案,類似的是bagging系,bagging系是另外一個話題,還沒有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介紹boosting的書籍 ...

Tue Feb 19 05:59:00 CST 2019 0 873
級聯分類器

級聯分類器 cascade detector detector AdaBoost 讀"P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using ...

Fri Sep 16 05:34:00 CST 2016 0 10910
adaboost 基於錯誤提升分類器

引自(機器學習實戰) 簡單概念 Adaboost是一種弱學習算法到強學習算法,這里的弱和強學習算法,指的當然都是分類器,首先我們需要簡單介紹幾個概念。 1:弱學習:在二分情況下弱分類器的錯誤率會低於50%。其實任意的分類器都可以做為弱分類器,比如之前介紹的KNN、決策樹、Naïve ...

Thu Aug 04 04:14:00 CST 2016 0 2832
級聯分類器訓練

級聯分類器訓練 adaboost分類器級聯分類器構成,"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中,被檢窗口依次通過每一級分類器,這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了,全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后,就可以應用於輸入圖像中 ...

Tue Jun 28 23:06:00 CST 2016 0 1535
用cart(分類回歸樹)作為弱分類器實現adaboost

在之前的決策樹到集成學習里我們說了決策樹和集成學習的基本概念(用了adaboost昨晚集成學習的例子),其后我們分別學習了決策樹分類原理和adaboost原理和實現, 上兩篇我們學習了cart(決策分類樹),決策分類樹也是決策樹的一種,也是很強大的分類器,但是cart的深度太深,我們可以指定 ...

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