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adaboost级联分类器怎么调整每一级的阈值?
Amberrr_Li
2015-05-02 06:22:02
如图,这是我看到的一种调整阈值的方法,,但是下图(robust realtime face detection)中的方法是必须调整到检测率达到要求。我在网上搜了很多都没看到具体怎么调整,还请各位高人相助。
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adaboost级联分类器怎么调整每一级的阈值?
如图,这是我看到的一种调整阈值的方法,,但是下图(robust realtime face detection)中的方法是必须调整到检测率达到要求。我在网上搜了很多都没看到具体怎么调整,还请各位高人相助。
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shiter
2016-06-27
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难道不是自动调整的?我猜测
Amberrr_Li
2015-05-02
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额,第一幅图发错了,是这张
毕业设计-基于Haar特征与
Ada
Boost
算法的人脸检测系统(源码+使用说明+6000个人脸样本数据集).zip
毕业设计——基于Haar特征与
Ada
Boost
算法的人脸检测系统(源码+使用说明+论文+6000个人脸样本数据集).zip 训练样本: MIT人脸数据库 样本尺寸:20*20px 样本个数:5971个样本,其中人脸样本为2429个 faces文件夹 包含人脸 基于Haar特征与
Ada
Boost
算法的人脸检测系统是一种常用的人脸检测方法。它使用Haar特征作为检测器来提取图像中的人脸特征,并使用
Ada
Boost
算法进行特征选择和
分类器
训练。 具体的步骤如下: 1. 收集正样本和负样本图像:正样本图像包含人脸,负样本图像则不包含人脸。 2. 计算Haar特征:Haar特征是一种基于像素值差异的特征,可以用来表示图像的局部特征。通过在图像上滑动不同大小和形状的窗口,并计算窗口内部的Haar特征,可以得到一组特征向量。 3. 使用
Ada
Boost
算法进行特征选择和
分类器
训练:
Ada
Boost
算法是一种集成学习算法,通过迭代选择最优特征和最优
阈值
,并更新样本权重,构建一个强
分类器
,用于区分人脸和非人脸。 4. 应用
级联
分类器
进行人脸检测:
级联
分类器
由多个强
分类器
组成,它将图像分成多个区域,并逐
基于改进PBAS算法的
级联
特征行车检测
随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后通过设定
阈值
确定感兴趣区域;在感兴趣区域里,选取哈尔(Haar-like)特征和方向梯度直方图特征,输入到优化后的
Ada
Boost
+支持向量机(support vector machine,SVM)
级联
分类器
中进行车辆检测。大量的实验证明了线性化像素自适应分割算法的优越性、
Ada
Boost
+SVM
级联
分类器
的快速性、整体车辆检测算法在检测车辆时的实时性和光照鲁棒性。
Ada
boost
等在因子权重方面的研究探索
课程先介绍了常用的量化策略分类,再介绍机器学习的基本概念以及在量化投资不同细分领域的应用,最后重点介绍多因子模型以及机器学习算法(
Ada
Boost
等)在因子权重方面的研究探索。
论文研究-改进的基于
Ada
Boost
算法的人脸检测方法.pdf
针对传统
Ada
Boost
算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法。该方法对样本权重的更新规则进行了适当的
调整
,即为每一轮循环设定一个权重更新
阈值
,根据样本是否被错误分类以及当前权重是否大于该
阈值
来更新样本权重,从而限制了困难样本权重的过分增大。使用该方法训练
级联
人脸检测器,试验结果表明,该方法较好地解决了传统
Ada
Boost
算法所出现的退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率。
基于 Haar与 MB-LBP特征的车牌检测算法 (2012年)
针对传统
Ada
Boost
算法中训练耗时及权值扭曲现象,提出了一种融合 Haar和 MB-LBP特征的车牌检测算法.首先,分别计算使得分类误差最小的 Haar与 MB-LBP特征,经比较2种 特征的误差,选择最优的特征构成弱
分类器
,并利用
Ada
Boost
算法将各弱
分类器
进行有效的
级联
;其次加入了权重
阈值
,
调整
了样本权值的更新规则,避免了训练过程中权值扭曲现象.该算 法用于检测图像中的数字0~9,利用非最大抑制合并检测到的数字区域,通过车牌的灰度跳变特征过滤候选区域,更精确地定位车牌.实验表明,该方法有效地
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