搜索资源列表
zhou-face
- A article about face Verification Using GaborWavelets and AdaBoost
MachineLearning
- 机器学习的十大算法，AdaBoost，Apriori，CART，EM，K-means，kNN，PageRank，SVM-Ten machine learning algorithms, AdaBoost, Apriori, CART, EM, K-means, kNN, PageRank, SVM
Kofsky-Code-Orange
- 人脸检测，matlab源码，适合初学者使用，包括Adaboost及Haar-like特征提取-face detectiom
plate-detection
- 车牌识别的算法描述：Haar特征以及Adaboost分类器-License Plate Recognition Algorithm Descr iption: Haar features and Adaboost classifiers
RET_iccv13_preprint
- Very recently tracking was approached using classification techniques such as support vector machines. The object to be tracked is discriminated by a classifier from the background. In a similar spirit we propose a novel on-line AdaBoost featur
AdaBoost_theory
- 介绍了AdaBoost的理论，对理解AdaBoost算法有很大的帮助-Introduce the theory of AdaBoost algorithm, it is helpful for comprehending the AdaBoost algorithm.
Pedestr-ian-Detection
- 基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰 度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模 型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature
Fusing-Multiple-Feature
- 通过改进基于Haar-like特征和Adaboost的级联分类器，提出一种融合Haar-like特征和 HOG特征的道路车辆检测方法-By improving based on Haar-like features and Adaboost cascade classifier, presents a fusion of Haar-like features and characteristics of HOG road vehicle detection method
adaboost
- 最好理解的adboost算法，介绍数据产生，若分类器，强分类器，-The best adboost algorithm understandable presentation of data generated, if the classifier, strong classifier,
gyygygy
- 视频跟踪是视频信息处理的一个重要研究方向。交通信息管理、公安刑事侦查过程中人的跟踪占有很大比例。基于人脸特征的视频跟踪主要研究视频信息中人脸特征的提取，人脸特征的对比算法，人的运动的分析方法，及跟踪方法，跟踪结果的表示。- criminal investigation,anti-terrorism and military installations. Consequently, to recognize person identity speedy and exactly in large
adaboost1
- 鲁棒性实时物体检测(adaboost).doc-Robust real-time object detection (adaboost)
DOCUMENTS
- 车辆检测和跟踪的两篇论文，基于感兴趣区域AdaBoost分类器的视频车辆检测研究，以及卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法研究-Video vehicle detection tracking
renlianshibie
- 利用PCA进行降维，并利用adaboost进行分类的人脸识别方法描述-Use PCA dimensionality reduction , face recognition method using adaboost classification descr iption
HaarPAdaBoost
- Haar+AdaBoost分类器训练总结-Haar+ AdaBoost classifier training summary
Pedestrian-Detection
- ICCV2013： 简 称UDN算法，从文中描述的检测效果来看，该方法是所有方法中最好的，并且，效果远超过其他方法。经过对论文和该算法源码的研究，该算法是与作者另外一篇 论文的方法 ，另外的论文算法做图片扫描，得到矩形框，然后用该方法对矩形框进行进一步确认，以及降低误警率和漏警率。另外的论文是：Multi-Stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection 说得难听一点，这篇文章对行人检测没有多大的贡献。仅仅是用深度学习
lecture_boosting
- simple document to learn adaboost
AdaBoostFace
- 基于adaboost的正面人脸检测 通过对haar特征的提取来进行训练与识别-face detection by adaboost
Face-Detector-Training
- 由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio
classifier
- 一些分类器尝试，包括SVM，KNN，自带树与adaboost或者bagging结合等。(Some classifiers test,such as SVM,KNN,etc, including test data. Only some of the methods are included in the main.m.)