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	誤檢率
          

          
	
          
    	
          
    	  	
          
              	
                                
          
                  

                                
          
                    
          基于Adaboost算法的駕駛員眨眼識別
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 駕駛員眨眼識別是汽車駕駛員疲勞檢測的基礎(chǔ)。采用了一種基于 Adaboost算法的實(shí)時(shí)眨眼識別的方法，它將一簇弱分類器通過一定的規(guī)則結(jié)合成為一個(gè)強(qiáng)分類器,再把這些強(qiáng)分類器級聯(lián)成為一個(gè)快速、準(zhǔn)確的分類器。分析和討論了訓(xùn)練階段不同特征的負(fù)樣本對最終檢測結(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)測試各種特征方法對特定目標(biāo)的誤檢率，給出了一個(gè)理想的分類器。

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          • 關(guān)鍵字：
                        Adaboost  汽車電子  眨眼識別  訓(xùn)練  負(fù)樣本  誤檢率  200909                          
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          誤檢率介紹
          
      			
          
		      	
          
		      			      			      	您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條誤檢率!
           
		      	歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對誤檢率的理解，并與今后在此搜索誤檢率的朋友們分享。    創(chuàng)建詞條
		      			      	
          
    		
          
  		
          
  		  		  		  		  		        		  		
          
    		
          
      			
          
        			
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