网上很多这方面的内容,下面可以直接点击链接的。比如:
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hog源码分析;
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HOG特征描述算子 ;
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OpenCV HOGDescriptor 参数图解 ;
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利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测 ;
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opencv cvhog详解 ;
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HOG特征-理解篇 ;
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目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征;
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HOG特征;
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2015-08-19 20:45:34
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基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类,称haar分类器。通过这个算法的名字,我们能够看到这个算法事实上包括了几个关键点:Haar特征、Adaboost、级联。理解了这三个词对该算法基本就掌握了。1算法要点Haar分类器 = Haar-lik...
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2015-08-13 11:54:26
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852
Harr-like特征,即很多人常说的Harr特征,是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早是由Papageorigiou等人用于人脸描述。...
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2015-08-11 19:01:21
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HOG(Histogram of Oriented Gridients的简写)特征检测算法,最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的,一种解决人体目标检测的图像描述子,是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。...
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编程语言 时间:
2015-08-07 14:43:50
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注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。最近一次更新:2013-3-17目录(注:未添加索引,仅用于方便浏览)一、特征提取Feature Extraction二、图像分割Image Segmentation三、目标检测Obje...
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2015-08-07 12:41:48
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GBDT之前实习的时候就听说应用很广,现在终于有机会系统的了解一下。首先对比上节课讲的Random Forest模型,引出AdaBoost-DTree(D)AdaBoost-DTree可以类比AdaBoost-Stump模型,就可以直观理解了1)每轮都给调整sample的权重2)获得gt(D,ut)...
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2015-08-06 00:21:40
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将Adaboost和decision tree相结合,需要注意的地主是,训练时adaboost需要改变资料的权重,如何将有权重的资 料和decision tree相结合呢?方法很类似于前面讲过的bagging,通过采样资料来使资料获得不同的权重。 一棵完全的树的权值...
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2015-08-03 22:33:00
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首先用一个形象的例子来说明AdaBoost的过程:1. 每次产生一个弱的分类器,把本轮错的样本增加权重丢入下一轮2. 下一轮对上一轮分错的样本再加重学习,获得另一个弱分类器经过T轮之后,学得了T个弱分类器,再将这T个弱分类器组合在一起,形成了一个强分类器。由于每一轮样本的权重都在变化,因此分类器学习...
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2015-08-01 18:35:00
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提升树是以决策树为基分类器的提升方法,通常使用CART树。针对不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同。1)分类问题:指数损失函数。可以使用CART分类树作为AdaBoost的基分类器,此时为分类提升树。2)回归问题:平方误差损失函数。3)决策问题:一般损失函数。1、提升树算法提升树...
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2015-07-31 21:44:07
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1,AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结1——Haar特征与积分图2,浅谈 Adaboost 算法3,浅析人脸检测之Haar分类器方法4,http://wenku.baidu.com/link?url=wIs4yLspMwybtq0-IyckXg-U75CYDqAOLOdHR...
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2015-07-31 17:40:41
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