ADABOOST方法相关论文
本文从模式识别的角度,将路网交通状态判别转化为状态信息归类问题.首先,运用AdaBoost方法和SVM方法作为路网交通状态分类器的训练......
人脸检测作为人脸识别技术的基础,已经成为计算机视觉和模式识别领域中的研究和智能应用的热点。由于Viola和Jones的开创性工作使......
随着互联网的发展,网络信息已经成为一种人们熟知的便捷信息来源,但网络上大量的色情淫秽等不良信息已经严重干扰了人们正常的网络......
计算机视觉是当前人工智能领域的研究热点之一，而人类视觉的一个关键作用是对于运动物体的跟踪，现实生活中有大量的信息包含在运动中......
MEMS技术的迅猛发展为微惯性测量单元(MEMS IMUs,MIMUs)在低成本惯性导航系统中的应用提供了广阔的空间。本文以车载MIMUs/GPS导航......
现代道路交通环境中的交通事故给人类社会带来的危害是不言而喻的,因此,如何尽可能的减少交通事故、降低交通事故所带给人们的损失......
随着风力发电技术的日益成熟,风电场并网规模持续攀升,风电对电网的影响逐渐增大,故预测风电功率对电力系统的发展规划具有重要意......
学位
该文将Adaboost方法应用到判别分析的部分方法中,利用它能提高算法精度的优势,使某些简单粗略的判别方法可以得到广泛的应用,克服......
行人检测在智能汽车、监控系统和高级机器人等领域有广泛的应用。针对低分辨率和需要实时处理的行人检测应用场景，提出了采用一致化......
除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原......
随着信息处理技术的逐步发展,人脸检测作为人脸信息处理的核心问题越来越受到重视,人脸检测作为目标检测领域中的一个典型问题,涵......
基于Harr式特征分层筛选的人脸检测方法速度快、检测率高。但Harr式特征对边缘、线段比较敏感,只能描述特定走向的图形结构。结合......
垃圾邮件泛滥成灾，影响了网络的正常运行及人们的生活质量。文中以BPNN作为弱分类器，使用AdaBoost算法，将多个BPNN弱分类器组成一强分......
随着纳米工艺的不断推进，由随机工艺参数偏差引起的电路稳定性问题日益突出．静态存储器由大规模高度重复性电路单元结构组成，要保证整......
本研究以倒传递类神经网络为基础,使用AdaBoost (Adaptive Boosting)方法建构一垃圾邮件检测模型,对垃圾邮件进行识别检测。本模型......
为了解决红外图像人脸跟踪鲁棒性差的问题,提出一种基于差值区域的实时人脸检测和定位方法,该方法主要是利用改进帧间差分法得到一......
对脑部磁共振图像中肿瘤的自动分割,有助于了解疾病特征和制定手术方案,评价治疗效果。该文通过提取基于灰度统计、对称性、纹理等......
期刊
除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原......
为确保GPS失锁期间MIMUs/GPS组合系统的导航精度,引入Adaboost优化的BP网络辅助常规Kalman滤波器实现滤波解算。当出现GPS失锁等信......
将AdaBoost方法应用到数理统计的判别分析中的距离判别中,给出了实例分析,并检验了该方法的有效性。得出结论:无论使用哪种AdaBoos......
期刊
