ADABOOST

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浅析人脸检测技术的探究

摘要：通过对支持向量机、人工神经网络及AdaBoost算法的对比分析，发现支持向量机、人工神经网络算法构造的分类器复杂度高，效率低。而AdaBoost则从弱分类器中逐步推选出强分类器并组成级联分类器，快速将大量的非人脸图像排除掉，从而提高检测速度，满足人脸实时检测应用领域的需求。

《物联网技术》杂志
2021-09-25

支持向量机神经网络 AdaBoost 级联分类器
基于SOPC的人脸检测系统的设计

人脸检测技术是计算机视觉领域非常重要的研究内容，正受到越来越多的关注。但传统的PC机平台上人脸检测系统体积庞大、不易携带、费用高等缺陷。采用通用DSP和多核处理器实现的话，价格昂贵、系统的可拓展性差。本文

测试测量
2015-02-09

sopc zynq 人脸检测 adaboost
基于层次型AdaBoost检测算法的快速人脸检测在FPGA上的实现

人脸检测是指对于给定的图像或视频，判断其中是否存在人脸，如果存在，则进一步确定人脸的个数、具体位置以及大小的过程[1]。作为一个模式识别问题，人脸检验包含两个方面的内容，一是特征提取，二是分类方法设计。近

电子设计自动化
2012-02-22

FPGA 模板人脸检测 ADABOOST

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