运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一，其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动前景对象的有效检测对于对象跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要，那么区分前景对象，非常关键的一个问题是确定一个非常合适的背景，背景从象素的角度来理解，每一个象素就是有可能是前景...
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2014-10-16 13:11:52
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OpenCV中HAAR+Adaboost旧分类器检测过程学习，里面尤其提到了函数调用中flag的说明，大家互相交流学习。...
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2014-10-14 23:02:29
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如果你研究过人脸识别，或者对这方面有兴趣，那么你一定听说过Paul Viola。他可以算得上是人脸检测识别的始祖，他的一篇大作《RobustReal-time Object Detection》可以说是人脸识别领域最重要的一篇论文。本文主要就这篇论文展开，介绍Haar特征，积分图，Adaboost等内容。...
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2014-10-03 18:00:04
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这几天研究了OpenCV源码 Haar AdaBoost算法，做了一下改进
1.去掉了所有动态分配内存的操作，对潜入式系统有一定的速度提升
2.注释覆盖了大量关键代码
3.减少了代码一半的体积，并且减少了部分健壮性的代码，速度比OpenCV源码提升6%
注：使用时请注意，现仅支持单分支的Stages和单结点的Classifier训练好的结果集...
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2014-10-02 16:02:53
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====================问题描述==================== 如题，小弟想在android上实现一个基于人脸识别的功能，大致的实现框架是这样的：1.通过前置照相机捕捉到人的脸部特征2.将人的脸部特征通过一些算法（网上查看诸如adaboost算法，PCA算法）取得特征值，然...
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2014-09-30 17:08:49
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N...
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2014-09-27 12:26:29
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个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建： 训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指...
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2014-08-31 01:36:30
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初始的想法就是，结合不同的分类算法来给出综合的结果，会比较准确一些 称为ensemble methods or meta-algorithms，集成方法或元算法 集成方法有很多种，可以是不同算法之间的，也可以是同一个算法但不同参数设置之间的，也可以是将数据集分成多分给不同的分类器之间的 总的来说，有...
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2014-08-28 12:58:39
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AdaBoost算法 基本思想是，对于一个复杂的问题，单独用一个分类算法判断比较困难，那么我们就用一组分类器来进行综合判断，得到结果，“三个臭皮匠顶一个诸葛亮” 专业的说法， 强可学习（strongly learnable），存在一个多项式算法可以学习，并且准确率很高 弱可学习（weakly lea...
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2014-08-26 17:06:26
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在网上找到一篇好文，直接粘贴过来，加上一些补充和自己的理解，算作此文。My education in the fundamentals of machine learning has mainly come from Andrew Ng’s excellent Coursera course on ...
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2014-08-24 23:41:03
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