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深入研究了灰度图像复杂背景下的平面内多视角的人脸检测以及人脸跟踪技术,具体工作如下:改进了AdaBoost的训练算法。
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根据车标在垂直方向上能量高且集中的特点,提出了一种新的快速且鲁棒性较高的车标定位方法。
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本文在FERET图像库上作了大量有意义的实验,分别采用PCA+SVM,ICA+SVM,Haar like+Adaboost+SVM和本文提出的Gabor+Adaboost+SVM方法进行人脸性别识别,实验结果表明本文提出的方法性能优越,识别率在90%以上。
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为解决许多研究者在其分类系统中未予考虑的多成份模式问题,开发了一种基于决策树、最大后验(MAP)和鲁棒排序原则的自适应boosting多标记学习算法(AdaBoost.MC)。
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详细地介绍了AdaBoost算法的思想,包括矩形特征、积分图等概念,并对弱分类器、强分类器以及级联分类器的构造过程进行了阐述。
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