之前做了SVM的车脸检测,主要是针对车脸,接下来尝试利用Adaboost和Haar进行车脸的检测.我利用的主要是opencv中的cascade,其已经把Adaboost相关的算法做成了exe,直接调用就可以了,不像SVM中我们可能需要再调用.如果需要对boost源码进行修改,可以利用Cmake将生成opencv的源代码,(Cmake真是个很方便的东西,之前做交叉编译用Automake来弄,差点累的半死). 首先我来介绍一下几个主要使用的工具.分别在opencv库路径下的,build/x64/vc…

AdaBoost简介及训练误差分析 http://wenku.baidu.com/link?url=y9Q2qjrJr6IShyY5EQEmvkPZmmP4t3HOdHUgMWaIffI9W0uzTrlE7UzeCoS0OuJc1wlI0R-FJ__LEb373o13GNv6IU5TKK36TSx2XgbpuTS 这篇文章清楚的阐释了adaboost的基本原理,以及他的AdaBoost相当于前向逐步递增加法建模和贝叶斯解释. 参照统计学习方法来理解会很顺畅,参见百度文库.…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. AdaBoost算法它最典型的应用是视觉的目标检测,比如说人脸检测.行人检测.车辆检测等等.在深度学习流行之前,用这些简单的特征加上AdaBoost分类器来做目标检测,始终是我们工业界的一个主流的方案,在学术界里边它发的论文也是最多的. 大纲: 实验环节应用简介VJ框架简介分类器级联Haar特征训练算法的原…

AdaBoost 和 Real Adaboost 总结 AdaBoost Real AdaBoost AdaBoost AdaBoost, Adaptive Boosting(自适应增强), 是一种集成学习算法(ensemble learning),由Yoav Freund 和 Robert Schapire 于1995年提出.其思想是通过多个简单的弱分类器集成一个具有较高准确率的强分类器. 经典AdaBoost算法过程 输入:训练数据,其中分别对应着样本特征和样本标签 输出:最终的强分类器 初…

提升方法的基本思路 在概率近似正确(probably approximately correct,PAC)学习的框架中, 一个概念(一个类),如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的: 一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,学习的正确率仅比随机猜测略好,那么就称这个概念是弱可学习的. Schapire后来证明强可学习与弱可学习是等价的,也就是说,在PAC学习的框架下, 一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的.   对于分类问…

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理…

Real Adaboost分类器是对经典Adaboost分类器的扩展和提升,经典Adaboost分类器的每个弱分类器仅输出{1,0}或{+1,-1},分类能力较弱,Real Adaboost的每个弱分类器输出的是一个实数值(这也是为什么叫“Real”),可以认为是一个置信度.和LUT(look-up table)结合之后,表达复杂函数的能力比经典Adaboost更强. 接下来分三部分,第一部分解释经典Adaboost,第二部分解释Real Adaboost,第三部分举例说明 一.经典Adaboo…

Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到…

前言: 当做重要决定时,大家可能综合考虑多个专家而不是一个人的意见.机器学习处理问题也是如此,这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式,前几天看了一个称作adaboost方法的介绍,今天和大家分享一下. 一.bagging算法:基于数据随机抽样的分类器构建方法 自举汇聚法,也称为bagging算法,就是从原始数据集中选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集大小相等,每个数据集都是在原始数据集中选择一个样本来进行替换得到的,这里的替换意味着可以多吃选择同一个样本…

[1]基础学习笔记之opencv(1):opencv中facedetect例子浅析 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/22/2411318.html[2]OpenCV学习笔记(二十七)——基于级联分类器的目标检测objdect http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6973667[3]Haar+Adaboost实现人头检测 http://blackhuman.blog…