搜索结果: 1-7 共查到“计算机应用 Boosting”相关记录7条 . 查询时间(0.112 秒)
基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准
人脸配准 活动形状模型 非线性Boosting回归算法
2010/12/3
人脸配准可以作为表情分析、人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤, 是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题. 本文针对图像中水平视角在正负45°内的人脸配准问题, 利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法, 根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移, 提出了一种新的基于经典活动形状模型(Active shape model, ASM)的实时多视角人脸配准算法. 在两个数据集合上的测试实验表...
基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准
人脸配准 活动形状模型 Boosting回归算法
2009/9/9
人脸配准可以作为表情分析, 人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤, 是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题. 本文针对图像中水平视角在正负45度内的人脸配准问题, 利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移, 提出了一种新的基于经典活动形状模型（ASM）的实时多视角人脸配准算法. 在两个数据集合上的测试实验表明, 该算法在速度、准确度和稳定性上都比经...
基于多阈值Boosting方法的人脸检测
人脸检测 boosting方法 实值Adaboost
2009/8/19
Adaboost算法采用单阈值弱分类器，难以拟合复杂分布，其训练过程收敛速度较慢。针对该问题设计一种多阈值弱学习器，利用平方和减少最大化准则划分节点并生成弱分类器，在训练数据集上采用GAB算法将弱分类器提升为强分类器。实验结果表明，在弱分类器数目相同的情况下，该方法的正样本误报率低于Adaboost算法。
基于Boosting RBF神经网络的人体行为识别
人体行为识别 boosting 算法 运动历史图像
2009/7/21
提出一种基于Boosting RBF神经网络的人体行为识别方法，该方法利用规范化的运动历史图像（MHI）进行图像序列表示，从中提取Zernike矩的统计描述特征，然后提出Adaboost算法自适应地选择图像序列的特征作为RBF神经网络的输入，为了进一步提高神经网络的泛化能力，采用一种调整权值分布，限制权重扩张的改进的Boosting方法，分类器以加权投票方式进行分类决策。实验结果表明，提出的方法能...
基于形状无关纹理和Boosting学习的人口统计学分类
人口统计学分类 人脸图像处理 Boosting
2009/4/28
基于形状无关纹理和boosting学习，该文提出了对性别和年龄分类的方法，其中年龄被划分为儿童、青年、中年和老年4类。检测到人脸后，利用人脸配准的结果规范化人脸图像获得形状无关纹理。在此基础上提取Haar型特征、LBP直方图和Gabor Jet 3种特征，通过boosting学习分别训练分类器。实验表明，LBP直方图特征能够鲁棒地区分儿童和老人，Haar型特征用作区分青年和中年人则更为有效，而Ga...
PEDESTRIAN DETECTION VIA LOGISTIC MULTIPLE INSTANCE BOOSTING
pedestrian detection multiple instance learning boosting object detection machine learning
2013/7/17
Pedestrian detection in still image should handle the large appearance and pose variations arising from the articulated structure and various clothing of human bodies as well as view points. So it is ...
DRM: dynamic region matching for image retrieval using probabilistic fuzzy matching and boosting feature selection
Image retrieval Region matching Relevance feedback AdaBoost Long-term learning
2013/7/17
This paper considers the semantic gap in content-based image retrieval from two aspects: (1) irrelevant visual contents (e.g. background) scatter the mapping from image to human perception; (2) unsupe...