通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。

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实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯

Adaboost算法流程和证明.pdf

分级结构adaboost算法在无线传感器网络入侵检测中的.doc

论文仅供学习参考使用。 基于基于吸收马尔科夫链与Ａｄａｂｏｏｓｔ的显著性检测算法，具体算法为：首先利用ＳＬＩＣ算法得到输入图像的超像素。把超像素看做马尔科夫链的节点，结合颜色与纹理特征计算其转移概率，根据每个节点的被吸收时间，作为其对应的显著值，得到初始显著图。然后基于Ａｄａｂｏｏｓｔ原理构建强分类器来对初始显著图进行优化。最终结合融合初始显著图和优化后的显著图，得到最终结果。同时提出一种基于ＣＲＦ的显著性区域提取来更精准地划分出前景目标。

python/人工智能-深度学习-决策树和随机森林学习PDF文档

分类算法的实现“Adaboost”与各种弱学习者。弱分类器有决策树，树桩

传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征，而这些特征各自适用于某类视频，对其他视频的检测精度较低。针对这种情况，提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组，接着计算视频帧间连续性VQA特征，然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序，最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明，该算法提高了篡改检测精度。