之前介绍了haartraining程序中的cvCreateMTStumpClassifier函数，这个函数的功能是计算最优弱分类器，这篇文章介绍一下自己对haartraining中关于强分类器计算的一些理解，也就是程序中的icvCreateCARTStageClassifier函数。...
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2015-01-04 23:11:07
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前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式。 某种程度上因为它是元算法，也就是说它会是几种分类器的组合。这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了。 组合的方式有多种，可能是不同分类算法的分类器，可能是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器...
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2015-01-02 16:01:58
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转自http://www.360doc.com/content/14/0725/09/10724725_396891787.shtml1、显著目标检测介绍显著性检测最近几年成了研究热点，从计算机视觉三大会议（ICCV, CVPR, ECCV）上的文章数量就可以看出，大概每届会议都有10来篇的样子，一...
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2014-12-31 21:30:00
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cvCreateMTStumpClassifier函数出自opencv中的haartraining程序，在adaboost（cvCreateTreeCascadeClassifier）的强分类器（icvCreateCARTStageClassifier）中被两次调用，该函数用于寻找最优弱分类器，或者说成计算最优haar特征。功能很明确，但是大家都知道的，opencv的代码绝大部分写的让人真心看不懂，这个函数算是haartraining中比较难以看懂的函数，局部变量达到20个之多，童鞋我也是不甘心，不甘心被这...
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2014-12-31 16:25:32
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参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html
函数作用：进行多尺度目标检测
函数接口 void HOGDescriptor::detectMultiScale( const Mat& img, vector& foundLocations, vector& foundWeig...
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2014-12-31 14:36:03
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上一篇文章介绍有原理，本文给出参考代码，注意，这里的代码仅仅有参考意义，并没有考虑工程实际中的效率，内存耗费等问题，望谅解。
int CallTime = 0;//定义调用次数计数器
IplImage* BackGroundImage;//上一帧灰度图
IplImage* DiffImage_1;//上一帧差分图的二值化图
void ThreeFrmDiff(IplImage* pCo...
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2014-12-28 22:17:43
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最近项目需要，搞起了车牌，先大概做了下调研：
检测的基本方法有：
1 用边缘检测+轮廓提取+车牌特征进行车牌的检测
2 用Harr-like特征或者LBP特征+Adaboost来训练模板用于车牌的检测；还有用神经网络训练的
3 两者结合
识别的基本方法有：
1 用Tesseract.来进行训练
2 用车牌上的字符直接训练识别器
用到的库是网上的一个开源项目 ...
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2014-12-28 18:15:24
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R中的adabag包均有函数实现bagging和adaboost的分类建模（另外，ipred包中的bagging（）函数可以实现bagging回归）。第一题就利用adabag包实现bagging和adaboost建模，并根据预测结果选择最优模型。
a) 为了描述这两种方式，先利用全部数据建立模型：
利用boosting（）（原来的adaboost.M1（）函数）建立adaboost分...
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2014-12-26 14:42:54
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关于使用OpenCV训练Adaboost的经验总结，互相交流，有不对的地方请指教！...
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2014-12-25 18:32:19
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