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基于Adaboost算法和背景减法的电梯轿厢内人数检测研究 01月07日

【摘要】电梯在高层建筑中使用频繁,并且容易发生安全事故,因此,人们在追求速度的同时,更多的是关注电梯的安全性能。电梯超载限制装置一般是通过重力传感器的测量以确定是否超载。一旦重力传感器出现问题,可能会导致重大的安全事故。因此,在提高重力传感器性能的基础上,通过控制乘梯人数来加强电梯超载限制装置的安全性能。另外,目前很多电梯都限定了乘梯人数,在安全载重范围内,乘梯人数过多会降低乘梯的舒适度,并且过度 […]

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基于AdaBoost算法的人脸检测研究 08月16日

【摘要】人脸检测课题来源于人脸识别,是计算机视觉和模式识别领域的研究热点,在视频监控、安全访问、人机交互以及基于内容的检索等领域有广泛应用。由于人脸的非刚体结构特性及图像采集时外部环境因素的影响使得人脸检测技术存在诸多难点,同时人脸检测算法也处于快速发展的上升阶段。AdaBoost算法因为检测率高和检测速度快成为众多人脸检测算法中最重要的算法之一,而进一步提高AdaBoost算法的检测率和减少检测 […]

快速人脸检测方法研究 12月13日

【摘要】人脸检测就是一种可以定位出人脸区域的方法,给定任意的图像,确定图像中是否有人脸存在,若有,则返回图像所在的位置和区域。基于利用人脸知识的不同,可以将人脸检测方法分为基于知识的分析、基于特征的方法、模板匹配法和基于外观的方法。本文基于当前主流的人脸检测算法如AdaBoost及支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)等进行了研究与分析,并针对其中存在的问题与不足,提出了提 […]

基于复杂网络粒子群算法与AdaBoost算法的人脸检测研究 07月17日

【摘要】随着计算机技术的快速发展,人脸检测技术作为计算机图像处理和人工智能技术的一个重要分支,受到越来越多的关注。基于统计的AdaBoost人脸检测算法是目前用于实时对人脸进行检测并且检测率较高的方法之一。但由于基本AdaBoost算法存在着样本训练时间过长、检测虚警率过高等问题,所以在实际应用中受到了限制。本文引入复杂网络理论中的一些特性,用来改善粒子群的网络拓扑结构,提出了一种基于复杂网络的粒 […]