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adaboost_version1b
- 最经典AdaBoost实现，适合初学，有大量详细的注释，容易理解-This a classic AdaBoost implementation, in one single file with easy understandable code. The function consist of two parts a simple weak classifier and a boosting part: The weak classifier tries to find the b
lunwen
- 提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称 MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检 测.MSO 特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征 由 Gabor 小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联 Adaboost 算法及 SVM 训 练检测模型.基于粗特征的 Adaboost 分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的 SVM 分类器则保证了检测精 度.另
adaboost_version1e
- 这是一个经典的形变模型实施,在一个单一的文件用简单的可以理解的代码。 功能包括两部分一个简单的弱分类器和一个促进部分: 弱分类器试图找到最佳阈值的数据维数对数据进行分离成两个阶级1和1 要求的进一步提高分类器部分迭代,每一步是变化分类权重miss-classified例子。这造成了一连串的“弱分类器”,表现得像一个“强大分类器” -This a classic AdaBoost implementation, in one single file with easy unders
matlab-with-adaboost--classifier
- 用MATLAB编写的实现ADABOOST算法的程序，包括级联分类器的设计。-matlab reality adaboost with cascade classifier
da
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类器；SVM本身就是(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haa
fa(4)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程)(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based SVM Classifier + fast
ga (6)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based
gmm(2)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based SVM Classifier + fast Hough circle trans
rq(3)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类分类器(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaB