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AdaboostRec
- 转载一篇很好的文章，讲的是Adaboost和Cascade算法的使用。
adaboost
- 基于ADABOOST的人脸检测代码，使用继承的策略，包括特征的计算，提取，ADABOOST训练，级联，最后训练出数据，还有注释，可以帮助大家研究ADBOOST-Based on ADABOOST face detection code, the use of inheritance strategies, including the calculation of features, extraction, ADABOOST training cascade, the last train out
Face-Detection
- 基于Adaboost级联分类的人脸和人眼检测，其中的三个xml是Adaboost分类器参数-Adaboost cascade based on the human face and eye detection, three of which are Adaboost classifier parameters xml
OpenCVHaartraining_battery
- 这是利用OpenCV里的基于Adaboost算法的Cascade结构在识别电池上的应用，里面的.xml文件可直接应用识别电池，基与Vision C++ 平台的，特别适合对Adaboost算法感兴趣的研究！-This is based on the use of OpenCV
FaceDetectorOtherversion
- 人脸检测的一个程序,adaboost+cascade+haar 能运行-Face detection of a program, adaboost+ Cascade+ Haar to run
facedetect_harrcascade
- 基于adaboost的构造的cascade用于快速检测人脸，能够实时检测视频中的人脸。没有采用opencv的代码。-Adaboost based on the structure of the cascade for the rapid detection of human faces, real-time video can face. Did not use the code opencv.
9927397adaboost123
- ada boost cascade ada boost cascade
CRL-2001-1
- 这片论文描述了动态物体的特征跟踪，用到了15个框架。拥有很强的适应性和跟踪能力。作为人脸识别，模式识别，动态跟踪的开发人员，有很好的参考价值。用c++编写，如果用OpenCV更好-This paper describes a visual object detection framework that is capable of processing images extremely rapidly while achieving high detection rates. There ar
facedetec-vcPP
- 训练好的人脸分类器，可直接载入运行，基于adaboost的级联分类器-Trained face classifier, can be directly loaded to run, based on cascade classifier adaboost
adaboost-alrgorryithm
- 图像级联算法可用于车牌检测，但是速度较慢，大家可以下载下来看看，加强对自适应级联算法的学习-Cascade algorithm for image plate detection, but slower, you can download to see, to enhance the learning algorithm for adaptive cascade
ViolaJones_IJCV
- 一种机器视觉的物体检测算法，是一种先进物体检测算法，全英文描述.讲述一种机器视觉的物体检测算法的实现-his paper describes a visual object detection framework that is capable of processing images extremely rapidly while achieving high detection rates. There are three key contributions. The fi r
AdaBoost-and-Cascade
- 基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测-Face detection based on AdaBoost and Cascade algorithm
main
- 人脸检测： 第一部分，使用Harr-like特征表示人脸，使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算; 第二部分， 使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器; 第三部分， 将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。(Face detection: In the first part, the Harr-like feature is used t