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摘要:
研究了灰度值、中值滤波的图像预处理方法和Haar特征提取思想计算多尺度下相同特征.本文基于Adaboost算法针对同一个训练集训练不同的分类器,并将弱分类器进行集合,构成一个更强的最终分类器,实现了脸谱识别系统.通过验证脸谱识别系统,实现了对视频流中脸谱的准确定位,达到了无拖影、噪声少及识别准确的预期.
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文献信息
篇名 Adaboost算法的脸谱识别系统应用设计
来源期刊 单片机与嵌入式系统应用 学科 工学
关键词 分类器 脸谱识别 Haar-like Adaboost
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 技术纵横
研究方向 页码范围 29-32
页数 4页 分类号 TP399
字数 2691字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩进 山东科技大学计算机科学与工程学院 78 692 11.0 25.0
2 张览 山东科技大学计算机科学与工程学院 2 4 2.0 2.0
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分类器
脸谱识别
Haar-like
Adaboost
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
单片机与嵌入式系统应用
月刊
1009-623X
11-4530/V
大16开
北京海淀区学院路37号《单片机与嵌入式系统应用》杂志社
2-765
2001
chi
出版文献量(篇)
7244
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40339
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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