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近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用,但Viola-Jones学习算法需要对级联分类器的每一个特征反复训练弱分类器显得非常缓慢。本文给出了一种新的级联检测器节点分类设计方法,首先将每个节点所有弱分类器的训练移到循环外,然后选择使强分类器有最小错误率的特征集代替选择单个最小加权误差的特征生成强分类器。实践表明该训练速度快于Viola-Jones的方法。 相似文献
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为满足车辆检测实时性和准确性需求,将基于C4.5的决策树算法作为AdaBoost算法的弱分类器,产生一种速度快、识别率高的强分类器,称之为AdaBoost DT算法。算法训练多个决策树并将之作为弱分类器,之后通过改进级联架构的AdaBoost算法将若干弱分类器组合成一个强分类器。该算法特点在于：相对于广泛使用的以SVM作为弱分类器的算法,其以决策树作为分类器,速度提高了29%;通过在AdaBoost算法进行强分类器的形成阶段加入再判决函数,准确率提高了14.1%。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2019,(11):22-26
在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力. 相似文献
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在模式分类领域,分类器特征输入的选择对分类效果是至关重要的.我们提出了一种新的基于相对熵的特征选择AdaBoost方法.在该算法中,引入相对熵度量两类间的距离.在每一轮中,选择最优特征作为二维分量分类器的输入.随着权值的改变,在每一轮中特征的选择也不同.最后,由一组弱分类器结合而成的强分类器.实验表明,与遍历搜索的AdaBoost算法相比,该算法的检测正确率提高了5%,而时间缩短了20%以上. 相似文献
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针对视频中行人检测准确率低的问题,提出一种基于YOLO的视频行人检测研究方法。首先引入YOLOv5检测器,在YOLOv5的Neck部分融合注意力模块CBAM,加强对低层特征的提取,解决视频中行人运动模糊问题,提高行人检测精度;其次引入DeepSort算法,在视频行人数据集上进行训练,实现行人跟踪;最后在DeepSort算法实现行人跟踪后引入REID技术,有效纠正行人运动轨迹,解决行人位置信息出错问题。实验结果表明：所提方法较原始算法mAP@0.5提高了2.8%,mAP@0.5:0.95提高了5.4%。 相似文献
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为了提高图像检索系统的精度,提出了一种基于多种异质特征的新颖哈希函数学习方法．该方法首先利用特征空间中相似样本与非相似样本分布的不平衡性来提升每个弱分类器的性能,从而建立非对称的Boosting框架;然后将一种基于异质特征子空间学习的线性判别弱分类器融入该框架下,并利用每轮算法中的误判样本的信息来依次学习紧致且平衡的哈希编码．该方法能有效地融合具有互补功能的不同模态的信息,实现了检索系统的性能提升．在2个公开数据集上的实验结果表明该方法优于其他算法,由此看出增加多源异质特征和利用不平衡性学习紧致哈希编码都可以大大提高图像检索的精度． 相似文献
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为了在保证检测准确率的前提下提高检测效率,并优化SDN网络中基于流表特征的DDoS攻击检测算法,主要分析基于流表特征的DDoS攻击检测技术及其存在的不足,提出首先利用主成分分析优化流表特征,从中选出合适的特征子集,并采用支持向量机算法实现分类检测;然后搭建仿真网络环境,利用正常数据集与攻击数据集训练分类器进行测试实验;最后从检测准确率与检测时间两个维度对特征降维前后的检测方法进行对比。实验结果表明,经过特征降维的检测方法在不影响准确率的同时,有效提高了检测速率。 相似文献
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为解决不同光照条件下皮肤难以检测的问题,提出一种基于代价敏感性CS-AdaBoost算法的皮肤分类器。通过对皮肤像素提取6个基于亮度值的像素特征,并循环选取特征,使用基于CS-AdaBoost算法程序训练最佳弱分类器,通过对所有最佳弱分类器的加权线性组合得到最终的皮肤分类器。由于在算法程序中引入了代价因子θ,使分类结果偏向总错分代价较小,即提高了皮肤样本的分类正确率。使用SDD皮肤数据库评估该皮肤分类器性能,结果表明,该皮肤分类器分类正确率达到了85%,比传统皮肤分类方法提高了5%。 相似文献
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为了提高行人检测的准确性和鲁棒性,针对现有行人检测方法准确率低且实时性不佳等问题,参考目标检测算法中快速区域卷积神经网络Faster RCNN算法,首先采用K-means聚类算法得到合适的宽高比,然后优化区域建议网络（RPN）结构,降低计算量,并通过比较MobileNet、VGG16、ResNet50特征提取网络效果优劣,提出改进Faster RCNN的交通场景下行人检测方法,在Caltech-NEW数据集上进行训练与测试。实验结果表明,该方法大幅提高交通场景下行人检测的实时性和准确性,在测试集上检测准确度达到87.5%,单张图片检测耗时为0.187s,相比现有其它方法,其检测效果更好。 相似文献
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ZHU Kai-hua QI Fei-hu JIANG Ren-jie XU Li 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(1):63-71
INTRODUCTION Text detection and segmentation from a naturalscene is very useful in many applications. With theincreasing availability of high performance, lowpriced, portable digital imaging devices, the applica-tion of scene text recognition is rapidly expanding. Byusing cameras attached to cellular phones, PDAs, orstandalone digital cameras, we can easily capture thetext occurrences around us, such as street signs, ad-vertisements, traffic warnings or restaurant menus.Automatic recogn… 相似文献
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减法聚类和粒子群优化TS模糊神经网络的驾驶疲劳融合检测(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高基于单一特征检测算法的准确率和可靠性,提出基于多个特征的驾驶疲劳融合检测算法.从直接反映驾驶员疲劳的2个面部特征和间接反映疲劳的1个车辆行为特征2个方面对驾驶疲劳进行综合检测.该算法运用TS模糊神经网络来识别驾驶疲劳,采用减法聚类对网络进行结构辨识,确定模糊规则的条数及相关参数的初始值,并改进了粒子群优化算法对网络进行训练.仿真和实车实验表明,该算法不仅能有效改善TS模糊神经网络的收敛速度和识别精度,而且能提高驾驶疲劳的检测正确率. 相似文献
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针对PCB板缺陷检测中用传统SURF算法进行图像匹配精度不高的问题,提出一种生产工序中运动平台机械误差先验信息与SURF特征提取相结合的MSURF配准算法。通过提取计算SURF特征点,求出对应特征点对的距离;在PCB运动平台机械误差分析的基础上,依据先验阈值边界条件筛除异常匹配特征点对;求出两幅图像满足最小二乘拟合准则的映射关系,并将其用于图像配准。在机械运动误差0.05~0.10 mm范围内对42 mm×42 mm的PCB图像配准实验,结果表明:提出的图像配准方法速度快、精度高,适用于产线PCB缺陷检测。 相似文献