Adaboost and haar

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最新推荐文章于 2020-03-23 18:48:43 发布
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http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7922923
python实现Haar+Adaboost人脸检测(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
11-27 314
python实现Haar+Adaboost人脸检测(附完整源码)
【OpenCV】基于Adaboost和Haar-like特征人脸识别
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毕设算是告一段落，里面用了一点点人脸识别，其实完全是OpenCV自带的，源自两篇论文： P. Viola and M. Jones.  Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. R. Lienhart and J. Maydt.  An Extended Set of Haar-like Feature
Adaboost算法详解（haar人脸检测）
linux嵌入式 - 虚拟机 主机Ping不通,即虚拟机不可上网问题解决方法
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转自：https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/adaboost.html（脸书动不动上不去故转载）（主要看adaboost的例子、公式） 数据挖掘算法学习（八）Adaboost算法（例子好） 来源：http://blog.youkuaiyun.com/iemyxie/article/details/40423907 Adabo
haar+adaboost结合讲解（偏重实际）
playezio的博客
05-27 1万+
【这是一篇之前总结的文档，大部分来源于csdn和文献，如有未标明引用，请联系我加上。】目录 1 Haar特征和积分图 1.1 Haar特征的生成 1.2 计算Haar特征值 1.3 Haar特征值归一化 1.4 积分图 2. 级联分类器结构与XML文件含义 2.1 XML的头部 2.2 弱分类器结构 2.3 强分类器结构 2.4 级联分类器 3. 利用并查集合并检测结果窗口 3.1 并查集(Uni...
Haar特征和AdaBoost算法
一步一步走
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浅析人脸检测之Haar分类器方法 一、Haar分类器的前世今生        人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。        目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。 Ø  基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器
基于Haar+Adaboost人脸识别
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基于Haar+Adaboost人脸识别 特征 1 什么是特征？ 特征 = 像素经过运算后得到的结果 （结果可以是具体值 向量 矩阵 多维） 2 如何利用特征来区分目标？ 阈值判决 3 如何得到判决？ 机器学习 总结：1 特征 2 判决 3 得到判决 Haar 特征计算原理 十四种同分别对应十四种特征 以第一种为例： 蓝色背景：表明所定义的图片 黑白矩形宽：表明特征模板 例如：共...
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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了。
车牌识别技术详解六--基于Adaboost+haar训练的车牌检测
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跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析，重点研究其控制策略的优化方法，并通过Simulink进行仿真实现。研究内容涵盖含分布式电源的配电网中逆变器的动态响应特性、小干扰下的系统稳定性判据，以及提升稳定性的控制策略设计与验证，旨在提升新能源并网系统的稳定性和可靠性。; 适合人群：从事电力系统、新能源并网、逆变器控制等相关领域的科研人员及电气工程专业的研究生。; 使用场景及目标：① 分析跟网型逆变器在小干扰下的稳定性问题；② 设计并优化逆变器控制策略以提升系统稳定性；③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制方案的有效性。; 阅读建议：建议结合文中提供的Simulink仿真模型深入理解控制策略的设计逻辑与稳定性分析过程，重点关注系统建模、控制参数调节与仿真结果分析之间的关联，以提升实际科研与工程应用能力。
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在Adaboost算法中，通常使用Haar特征，因为它们计算简单且对于人脸检测效果显著。 3. 训练分类器：利用Adaboost算法，基于所提取的特征训练一系列弱分类器（通常是决策树）。在MATLAB中，可以使用内置函数或自己...
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