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Boosting

提升方法（Boosting），是一種可以用來減小監(jiān)督式學習中偏差的機器學習算法。面對的問題是邁可·肯斯（MichaelKearns）提出的：一組“弱學習者”的集合能否生成一個“強學習者”？弱學習者一般是指一個分類器，它的結果只比隨機分類好一點點；強學習者指分類器的結果非常接近真值。

基于 AdaBoost 算法的人臉檢測

人臉檢測是人臉分析的首要環(huán)節(jié)，其處理的問題是確認圖像（或影像）中是否存在人臉，如果存在則對人臉進行定位。人臉檢測的應用領域相當廣泛，是實現(xiàn)機器智能化的重要步驟之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一種快速人臉檢測算法，是人臉檢測領域里程碑式的進步，這種算法根據(jù)弱學習的反饋，適應性地調(diào)整假設的錯誤率，使在效率不降低的情況下，檢測正確率得到了很大的提高。本論文第一章和第二章簡述了人臉檢測的一般情況，第三章對一些人臉檢測的經(jīng)典方法進行了說明。第四章講述了 AdaBoost 算法的發(fā)展歷史。從 PCA 學習模型到弱學習和強學習相互關系的論證，再到 Boosting 算法的最終提出，闡述了 Adaptive Boosting 算法的發(fā)展脈絡。第五章對影響 AdaBoost 人臉檢測訓練算法速度的至關重要的兩方面：矩形特征和積分圖的概念和理論進行了仔細的闡明。第六章給出了 AdaBoost 的算法，并深入探討了其中的一些關鍵問題——弱學習器的構造、選取等問題。最后一章，用編寫的實現(xiàn)了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序，給出了相應的人臉檢測實驗結果，并和 Viola 等人的結果做了比較。

標簽： AdaBoost 算法人臉檢測

上傳時間： 2018-01-29

上傳用戶：dragon000008
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.

標簽： ZTE-M-ICT

上傳時間： 2020-06-01

上傳用戶：shancjb
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

標簽： Convolutional Networks Neural Guide to

上傳時間： 2020-06-10

上傳用戶：shancjb

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