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搜索资源列表

  1. 离散余弦变换（DCT）应用方面的论文

  2. DCT域图像边缘的快速提取.pdf MATLAB在数字水印中的应用.pdf MATLAB在数字水印技术研究的应用.pdf 一个面像识别系统的实现.pdf 一种JPEG图像边缘检测算法.pdf 一种人脸识别的新方法.pdf 一种可抵抗MP3压缩的音频水印算法.pdf 一种基于DCT变换的图像信息隐藏算法.pdf 一种基于DCT变换的数字水印技术.pdf 一种基于DCT域的鲁棒水印算法及其Matlab实现.pdf 一种基于DCT的改进D_LDA人脸识别算法.pdf 一种基于DCT的鲁棒性数字水印算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：csstu

  1. 基于检测疲劳驾驶的自适应脸部定位方法

  2. 针对疲劳驾驶视觉检测技术中驾驶员脸部定位快速性与准确性难以同时满足的情况，提出了一种将肤 色和面部几何特征相结合的自适应脸部定位方法。该方法对YC。C空间肤色相似度和传统Otsu阈值分割算法进 行改进．降低了计算复杂度，采用新的区域连通和区域标记算法定位出脸部位置。最后，根据人脸几何特征对脸 部区域做进一步确认。试验结果表明，该方法能对驾驶员图像脸部进行快速、准确定位。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-07
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：yanyan336699

  1. 基于多线索融合跟踪算法的录播系统设计

  2. 针对传统Camshift跟踪算法在目标运动速度过快和受到大面积相似区域情况下,容易引起跟踪目标丢失的问题,提出了一种基于多线索融合的跟踪算法来提高运动目标跟踪的精度。首先利用运动目标具有连续性的特点,采用Kalman位置预测原理实施有效跟踪,更好的解决了Camshift跟踪算法在跟踪过程中环境因素对跟踪目标的影响。然后通过加入Adaboost算法有效提高了教师人脸跟踪的准确性。改进的算法分别通过了阻挡、变形和相似肤色实验验证。实验表明改进后的算法提高了检测时间和识别率,实现了对快速运动目标的稳定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：556kb
    • 提供者：weixin_38661852

  1. 基于Adaboost和CART结合的优化分类算法

  2. 提出了一种基于Adaboost算法和CART算法结合的分类算法。以特征为节点生成CART二叉树，用CART二叉树代替传统Adaboost算法中的弱分类器，再由这些弱分类器生成强分类器。将强分类器对数字样本和人脸样本分类，与传统Adaboost算法相比，该方法的错误率分别减少20%和86.5%。将分类器应用于目标检测上，实现了对这两种目标的快速检测和定位。结果表明，改进算法既减小了对样本分类的错误率，又保持了传统Adboost算法对目标检测的快速性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：510kb
    • 提供者：weixin_38623366

  1. 一种改进的快速人脸检测算法

  2. 针对AdaBoost人脸检测算法易受到纹理干扰而造成误检的情况，提出了一种结合自适应肤色验证的快速人脸检测算法CMFS。该算法首先用运动检测为前置处理减小人脸检测搜索范围，然后用AdaBoost算法检测出人脸候选区，最后根据人脸候选区的平均亮度自适应地选择是否启用肤色验证作为后处理以排除虚警。实验结果表明，提出的CMFS检测算法在保证检测率的同时，提高了检测速度，并大大降低了误检率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：weixin_38637580

  1. EDA/PLD中的Adaboost算法的FPGA实现与性能分析

  2. 摘要：Adaboost算法采用由弱到强的级联型分类器用以快速检测人脸。但在实际应用中计算量巨大。在PC机上用纯软件实现该算法得到的目标检测速度也难以达到实时。本文论述了一种采用像素积分计算阵列的人脸检测系统,能够对图像像素进行流水运算处理以达到提升检测速度的效果,并在Virtex5系列FPGA上实现。通过该并行系统对单幅352x288的图像进行人脸检测,其速率可以达到50帧/秒,可以满足工业应用的实时性要求。 　　引言 　　Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：199kb
    • 提供者：weixin_38664612

  1. 基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测

  2. 为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时，不能够快速准确的进行人脸检测的问题，本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理，排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域，简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法，以减少弱分类器个数，提升训练速度；改进权值更新规则，防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表

  3. 所属分类：其它

  1. Adaboost算法的FPGA实现与性能分析

  2. 摘要：Adaboost算法采用由弱到强的级联型分类器用以快速检测人脸。但在实际应用中计算量巨大。在PC机上用纯软件实现该算法得到的目标检测速度也难以达到实时。本文论述了一种采用像素积分计算阵列的人脸检测系统,能够对图像像素进行流水运算处理以达到提升检测速度的效果,并在Virtex5系列FPGA上实现。通过该并行系统对单幅352x288的图像进行人脸检测,其速率可以达到50帧/秒,可以满足工业应用的实时性要求。 　　引言 　　Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：244kb
    • 提供者：weixin_38614825