BOOSTING

提升方法（BOOSTING），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯（MichaelKearns）提出的：一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”？弱学习者一般是指一个分类器，它的结果只比随机分类好一点点；强学习者指分类器的结果非常接近真值。

基于 AdaBoost 算法的人脸检测

人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况，第三章对一些人脸检测的经典方法进行了说明。第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强学习相互关系的论证，再到 BOOSTING 算法的最终提出，阐述了 Adaptive BOOSTING 算法的发展脉络。第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。第六章给出了 AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱学习器的构造、选取等问题。最后一章，用编写的实现了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序，给出了相应的人脸检测实验结果，并和 Viola 等人的结果做了比较。

标签： AdaBoost 算法人脸检测

上传时间： 2018-01-29

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ZTE-M-ICT

In a world where consumers,businesses and organizations are demanding faster,amerter and more seamlessly converged information technology and communization services,concepts such as Driverless Cars,combining advanced automatic controls,artficial intelligences and automotive transport technologies are soon expected to become a commercial realty.At the same time,new blueprints such as industrial internet and industry 4.0 are driving the increased digitization of entire industries and economic sectors,BOOSTING efficiencies and productivity.

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上传时间： 2020-06-01

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Guide to Convolutional Neural Networks

General paradigm in solving a computer vision problem is to represent a raw image using a more informative vector called feature vector and train a classifier on top of feature vectors collected from training set. From classification perspective, there are several off-the-shelf methods such as gradient BOOSTING, random forest and support vector machines that are able to accurately model nonlinear decision boundaries. Hence, solving a computer vision problem mainly depends on the feature extraction algorithm

标签： Convolutional Networks Neural Guide to

上传时间： 2020-06-10

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