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基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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Fanuc机器人KAREL语言参考手册
FANUC机器人系统的KAREL系统由机器人，控制器和系统软件组成。它使用用KAREL编 程语言编写的程序来完成工业任务。KAREL可以操作数据，控制和与相关设备进行通信并与 操作员进行交互。配备KAREL的系统R-30iA控制器可与各种机器人模型配合使用，以处理各种应用。这意味 着常见的操作，编程和故障排除程序以及更少的备件。KAREL系统扩展到包括全系列支持产 品，如整体视觉，离线编程和特定于应用的软件包。KAREL编程语言实际上融合了像Pasca和PL / 1这样的高级语言的逻辑，类似英语的功能， 以及机器控制语言经验证的工厂车间效率。KAREL结合了高级语言通用的结构和惯例以及专
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随机信号分析实验离散随机变量的仿真与计算（验证性实验）
实验1 离散随机变量的仿真与计算（验证性实验） 1实验2 离散随机信号的计算机仿真(验证性实验) 5实验3 随机信号平稳性分析(验证性实验) 8实验4 实验数据分析(综合性实验) 10实验5 窄带随机过程仿真分析 (验证性实验) 11实验6 高斯白噪声通过线性系统分析(综合实验) 13
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matlab计算图像锐度
就几行，用能量梯度函数计算的。评价时还要结合别的图像指标。
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LLC谐振变换器 输出电压闭环控制 Matlab/Simulink仿真
LLC谐振变换器 输出电压闭环控制 Matlab/Simulink仿真。这个是经典软开关变换器的matlab仿真
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基于BP神经网络的高斯模糊图像复原方法
基于BP神经网络的高斯模糊图像复原方法，结合BP神经网络的良好非线性逼近功能，复原高斯模糊图像，较传统复原方法更优
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指纹识别技术的MATLAB
指纹识别技术的MATLAB实现 包涵源代码和指纹数据库 在matlab中，设置当前的目录为工作目录，在命令行中输入fpextractdemo，即可运行程序。
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医学三维可视化软件demo
利用QT做的医学三维可视化软件，具备交互功能，实现三个正交面的切割的多窗口显示。
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51单片机万年历时钟汇编语言实现
1. 时间日期切换显示：我们设计了三种显示模式操作：在主程序待机运行中，按下按键2，主程序进入日期显示(动态)，默认显示方式为日期时间跳变显示，按1键在三种模式间切换，具体效果如下：模式一日期、时间跳变切换效果：显示时间(4秒)=>显示年(1秒)=>显示月日(1秒)=>显示时间…模式二日期、时间流水显示效果：显示内容为年月日时分秒从右往左进入显示区(1秒1位)，时分秒出现后停留显示6秒，清屏重新显示。模式三日期、时间滚屏显示效果：年、月日、时间由显示区由上向下循环滚动出现，移入移出速度为0.4s，中途停留显示3.6s。2. 闹钟、整点报时：闹铃可以设置3个，分别有独立开关状态(O
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