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          基于Adaboost人臉識別的汽車充電樁控制裝置及其控制方法的研究

          • 電動汽車的逐漸普及以及用戶體驗要求不斷提高,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現(xiàn)人臉識別,全面革新電動汽車充電樁控制方式與方法,實現(xiàn)精準(zhǔn)識別、快速響應(yīng)、無接觸交互,避免IC遺落或損壞導(dǎo)致的各種負(fù)面影響,增強電動車用戶的用戶黏性。
          • 關(guān)鍵字: 人臉識別  Adaboost  充電樁  202104  

          智能交通:汽車車牌定位識別完整設(shè)計

          • 本文擬充分發(fā)掘FPGA并行運算在圖像處理領(lǐng)域的優(yōu)勢,實現(xiàn)基于Adboost算法的車牌檢測硬件架構(gòu),最終完成車牌定位信息的實時輸出。
          • 關(guān)鍵字: Adaboost  車牌定位  FPGA  Haar特征  

          基于SOPC的人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計

          • 人臉檢測技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域非常重要的研究內(nèi)容,正受到越來越多的關(guān)注。但傳統(tǒng)的PC機平臺上人臉檢測系統(tǒng)體積龐大、不易攜帶、費用高等缺陷。采用通用DSP和多核處理器實現(xiàn)的話,價格昂貴、系統(tǒng)的可拓展性差。本文
          • 關(guān)鍵字: 人臉檢測  SOPC  Zynq  Adaboost  

          基于層次型AdaBoost檢測算法的快速人臉檢測在FPGA上的實現(xiàn)

          • 人臉檢測是指對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)一步確定人臉的個數(shù)、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題,人臉檢驗包含兩個方面的內(nèi)容,一是特征提取,二是分類方法設(shè)計。近
          • 關(guān)鍵字: AdaBoost  FPGA  檢測算法  人臉檢測    

          Adaboost算法的FPGA實現(xiàn)與性能分析

          • 引言  Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995 年提出的,全稱為Adaptive Boosting。它是 Boosting 算法的改進(jìn),意為該算法通過機器訓(xùn)練與學(xué)習(xí)不斷自適應(yīng)地調(diào)整假設(shè)的錯誤率,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檢測算法的快速人臉檢測在FPGA

          • 人臉檢測是指對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)一步確定人臉的個數(shù)、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題,人臉檢驗包含兩個方面的內(nèi)容,一是特征提取,二是分類方法設(shè)計。近
          • 關(guān)鍵字: AdaBoost  FPGA  檢測算法  人臉檢測    

          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算法的實時眨眼識別的方法,它將一簇弱分類器通過一定的規(guī)則結(jié)合成為一個強分類器,再把這些強分類器級聯(lián)成為一個快速、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,并實驗測試各種特征方法對特定目標(biāo)的誤檢率,給出了一個理想的分類器。
          • 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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          adaboost介紹

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