针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类 Haar 特征和 AdaBoost 分类器并结合车辆灰度对
称性验证的前车检测方法。 使用积分图方法计算图像类 Haar 特征,并对提取的海量类 Haar 特征应用 AdaBoost 算法进行特征
选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。 实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为
90. 86% 、91. 15% ,可以快速、有效地进行前车检测
2021-03-23 16:20:28
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MATLAB源码集锦-基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码
2021-02-16 20:04:39
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针对嘴部作为人脸的重要信息集中点之一这个特性，提出了一种用于驾驶员疲劳检测的嘴部状态的研究算法。首先采用改进的Adaboost算法精确定位人脸区域，然后利用迭代式阈值选择法对人脸下半部分进行二值化处理，得到嘴部完整轮廓后使用Harris角点检测找出嘴角，同时矫正倾斜嘴部，最后通过计算嘴部张开度和持续时间来判断是否疲劳。实验表明，该算法具有较快的速度，同时对疲劳检测的进一步研究有重要的作用。
2021-01-29 14:10:44
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为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visual word模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
2021-01-29 11:12:59
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