文献综述范文基于Adaboost算法的人脸检测

Adaboost

毕业设计的文献综述“Adaboost是一种自适应的boosting算法，该算法利用大量的分类能力一般的简单（弱）分类器(Basic Classifier)通过一定的方法叠加(Boost)起来，构成一个分类能力很强的强分类器(Strong Classifier)。其基本思想是：当分类器对某些样本正确分类时，则减少这些样本的权值；当错误分类时，则增加这些样本的权值，让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练样本进行学习，最终得到一个识别率理想的分类器。该算法的人脸检测对于单人脸正面图像的检测效果较好,误检率也比较低。然而AdaBoost算法采用顺序前进法搜索策略，尽管每次迭代选择的弱分类器是局部最优，但最终构成强分类器的弱分类器及其系数并不是最优。而且对于侧面及多人脸图像检测正确率不高。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

文献综述 范文 基于Adaboost算法的人脸检测

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载

文献综述范文基于Adaboost算法的人脸检测