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基于A(yíng)daboost算法的駕駛員眨眼識別

  • 駕駛員眨眼識別是汽車(chē)駕駛員疲勞檢測的基礎。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(lèi)器通過(guò)一定的規則結合成為一個(gè)強分類(lèi)器,再把這些強分類(lèi)器級聯(lián)成為一個(gè)快速、準確的分類(lèi)器。分析和討論了訓練階段不同特征的負樣本對最終檢測結果的影響，提出了一種新型的負樣本選擇方法，并實(shí)驗測試各種特征方法對特定目標的誤檢率，給出了一個(gè)理想的分類(lèi)器。
  • 關(guān)鍵字： Adaboost  汽車(chē)電子  眨眼識別  訓練  負樣本  誤檢率  200909  
共1條 1/1 1

負樣本介紹

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