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基于Adaboost人臉識(shí)別的汽車(chē)充電樁控制裝置及其控制方法的研究

  • 電動(dòng)汽車(chē)的逐漸普及以及用戶(hù)體驗(yàn)要求不斷提高，傳統(tǒng)的充電樁控制模式已經(jīng)亟待改善。Adaboost迭代算法利用矩陣特征實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，全面革新電動(dòng)汽車(chē)充電樁控制方式與方法，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別、快速響應(yīng)、無(wú)接觸交互，避免IC遺落或損壞導(dǎo)致的各種負(fù)面影響，增強(qiáng)電動(dòng)車(chē)用戶(hù)的用戶(hù)黏性。
  • 關(guān)鍵字： 人臉識(shí)別  Adaboost  充電樁  202104  

智能交通：汽車(chē)車(chē)牌定位識(shí)別完整設(shè)計(jì)

  • 本文擬充分發(fā)掘FPGA并行運(yùn)算在圖像處理領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)基于Adboost算法的車(chē)牌檢測(cè)硬件架構(gòu)，最終完成車(chē)牌定位信息的實(shí)時(shí)輸出。
  • 關(guān)鍵字： Adaboost  車(chē)牌定位  FPGA  Haar特征  

基于層次型AdaBoost檢測(cè)算法的快速人臉檢測(cè)在FPGA上的實(shí)現(xiàn)

  • 人臉檢測(cè)是指對(duì)于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進(jìn)一步確定人臉的個(gè)數(shù)、具體位置以及大小的過(guò)程[1]。作為一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題，人臉檢驗(yàn)包含兩個(gè)方面的內(nèi)容，一是特征提取，二是分類(lèi)方法設(shè)計(jì)。近
  • 關(guān)鍵字： AdaBoost  FPGA  檢測(cè)算法  人臉檢測(cè)    

基于SOPC的人臉檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

  • 人臉檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域非常重要的研究?jī)?nèi)容，正受到越來(lái)越多的關(guān)注。但傳統(tǒng)的PC機(jī)平臺(tái)上人臉檢測(cè)系統(tǒng)體積龐大、不易攜帶、費(fèi)用高等缺陷。采用通用DSP和多核處理器實(shí)現(xiàn)的話(huà)，價(jià)格昂貴、系統(tǒng)的可拓展性差。本文
  • 關(guān)鍵字： 人臉檢測(cè)  SOPC  Zynq  Adaboost  

Adaboost算法的FPGA實(shí)現(xiàn)與性能分析

  • 引言　　Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995 年提出的，全稱(chēng)為Adaptive Boosting。它是 Boosting 算法的改進(jìn)，意為該算法通過(guò)機(jī)器訓(xùn)練與學(xué)習(xí)不斷自適應(yīng)地調(diào)整假設(shè)的錯(cuò)誤率，這 種靈活性使得Adaboost 算法很容易
  • 關(guān)鍵字： Adaboost  FPGA  算法  性能分析    

基于層次型AdaBoost檢測(cè)算法的快速人臉檢測(cè)在FPGA

  • 人臉檢測(cè)是指對(duì)于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進(jìn)一步確定人臉的個(gè)數(shù)、具體位置以及大小的過(guò)程[1]。作為一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題，人臉檢驗(yàn)包含兩個(gè)方面的內(nèi)容，一是特征提取，二是分類(lèi)方法設(shè)計(jì)。近
  • 關(guān)鍵字： AdaBoost  FPGA  檢測(cè)算法  人臉檢測(cè)    

基于Adaboost算法的駕駛員眨眼識(shí)別

  • 駕駛員眨眼識(shí)別是汽車(chē)駕駛員疲勞檢測(cè)的基礎(chǔ)。采用了一種基于 Adaboost算法的實(shí)時(shí)眨眼識(shí)別的方法，它將一簇弱分類(lèi)器通過(guò)一定的規(guī)則結(jié)合成為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器,再把這些強(qiáng)分類(lèi)器級(jí)聯(lián)成為一個(gè)快速、準(zhǔn)確的分類(lèi)器。分析和討論了訓(xùn)練階段不同特征的負(fù)樣本對(duì)最終檢測(cè)結(jié)果的影響，提出了一種新型的負(fù)樣本選擇方法，并實(shí)驗(yàn)測(cè)試各種特征方法對(duì)特定目標(biāo)的誤檢率，給出了一個(gè)理想的分類(lèi)器。
  • 關(guān)鍵字： Adaboost  汽車(chē)電子  眨眼識(shí)別  訓(xùn)練  負(fù)樣本  誤檢率  200909  
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adaboost介紹

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