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基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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matlab模型，光伏，微电网，simulink学习资料，有源滤波
电力电子器件的各种仿真，光伏，风机的介绍，含有配套书籍的仿真，适合初学者学习，相关基础论文，对于电力电子和新能源的同学有一定帮助。
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基于矩阵编码的遗传算法与TSP求解.rar
基于矩阵编码的遗传算法与TSP求解，不错的文章，带matlab源程序
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电力监控SCADA软件开发（上海交大）
伴随着在两年计算机专业学习的结束，在老师的辛勤培养下，我的软件知识得到了拓展，编程水平得到了提高，使我依靠自己的力量编写电力SCADA软件的想法成为可能。虽然自己过去也长久从事于电力继保行业的产品开发，调试和试验，但是由于过去所学专业的局限性，始终无法全面了解国外后台系统（即上位机系统）的具体实现原理；通过这两年的学习，不但使自己对国外系统的产品有了深入的了解而且使自己编写电力SCADA系统成为可能，借助这次毕业设计的机会，我将自己长久以来的一些想法，结合自己的工作，对不久前自己开发的这套软件进行了升级，在导师的鼓励和帮助下，完成了这篇毕业论文。
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直播全套源码搭建成熟的直播系统源码elease.zip
该源码可用于：学习，研究其源码进行二次开发，当然也可以修改成为自己的源码然后进行修改搭建。
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三相桥式有源逆变仿真
三相有源逆变仿真 matlab仿真simulink仿真实验
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滑模控制理论Sliding mode control Utkin
【实例简介】sliding mode control 英文版的，是学习滑模变结构控制理论的人士必读的书籍，通俗易懂
- 2021-11-11 00:32:12下载
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水面无人艇局部危险避障算法研究 答辩PPT
水面无人艇局部危险避障算法研究 答辩PPT-包含动画。将水面无人艇局部危险避障分为三层进行考虑：基于PSO的已知静态路径规划方法，基于PSO并融合海事规则的已知动态路径规划方法和基于滚动窗口的未知环境下的避障方法。前两层算法是基于环境先验知识的已知局部危险避障，第三层算法是基于传感器知识的未知局部危险避障。
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认知无线电的matlab仿真
matlab认知无线电仿真代码，AWGN信道，高斯噪声，仿真内容是错误概率-判决门限曲线，错误概率-信噪比曲线。错误概率分为漏检测和错误的警告，因此有四个图。每个图还与理论曲线进行了比较。
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现代雷达系统分析与设计(陈伯孝)PPT
现代雷达系统分析与设计(陈伯孝)PPT，all，简明扼要，很好学习
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