连续AdaBoost算法相关论文
多标签分类问题是指一个样本同时属于多个类别或具有多个标签的问题，是最为复杂的分类问题之一，目前已经应用于蛋白质分类、音乐归类......
针对连续Adaboost算法中平滑因子选取的不足,提出了一种动态选取平滑因子的DS-Adaboost算法,该算法对弱分类器输出中的平滑因子ε......
提出一种改进的Camshift算法,它融合目标人脸的局部二值模式(LBP)纹理特征的T分量,以及肤色的HSV色彩空间的H分量的统计直方图来生......
连续AdaBoost算法要求对样本空间进行划分,传统的等距划分无法体现正负样本各自的分布规律。对基于连续AdaBoost算法的人脸检测方......
提出一种针对实时视频流的快速且鲁棒的人眼定位方法,该方法直接应用于基于用户双眼精确定位的无辅助立体显示系统。在检测系统前......
在Haar-like特征的基础上增加新的检测特征，给出特征计算方法和积分方法，实现多角度人脸检测。将多角度人脸分为3类，即全侧脸、半侧脸......
传统连续AdaBoost算法因等距划分样本空间而无法体现正负样本各自的分布规律。针对该问题,提出一种基于最小类方差的样本空间划分......
针对Haar特征的连续Adaboost算法在人脸检测中的应用,本文分析了Haar特征选取的方法以及级联分类器的准则,证明了连续Adaboost算法......
学位
自由立体显示技术中,人脸位置的探测与跟踪是关键之一。由于光照变化等因素的影响,对多人的脸部位置的探测很难达到快速、准确的目......
