AdaBoost

正式使用opencv里的训练和检测 - opencv_createsamples、opencv_traincascade-2.4.11版本

好久没有来写blog了，学生生涯终结，就不好好总结了，今天把opencv里关于adaboost训练和检测的过程记录下来，方便别人也方便自己~~~啊哈哈~~~~（2015.8.28更改，见绿色）一、基础知识准备首先
wuxiaoyao12·2014-09-12 14:00

chapter7 机器学习之元算法（adaboost）提高分类性能从原理到实现

前言：   本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用RandomForest来做，下了几篇论文看了看，简单的randomforest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boosting等算法结合（参见iccv09），对于boosting也不甚了解，所以临时抱佛脚的看了看。说起boosting，强哥之前实现过一套G
wenyusuran·2014-09-04 17:00

【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）

haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别=================今天我们将着重学习第3步：基于haar特征的adaboost
This is bill·2014-08-28 16:37

机器学习实战笔记7(Adaboost)

1：简单概念描述      Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。
Lu597203933·2014-08-18 21:00

机器学习实战笔记7(Adaboost)

1：简单概念描述      Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。
小村长·2014-08-18 00:00

Adaboost

在boosting中，adaboost是其中的代表。
g2s·2014-08-13 15:00

目标检测之adaboost+harr分类器

浅析人脸检测之Haar分类器方法一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间
lien0906·2014-08-06 17:54

目标检测之adaboost+harr分类器

浅析人脸检测之Haar分类器方法一、Haar分类器的前世今生      人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。      目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø  基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、
lien0906·2014-08-06 17:00

AdaBoost 学习笔记

AdaBoost，是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，是一种机器学习方法，由YoavFreund和RobertSchapire提出。
seagullyoyo·2014-08-05 20:00

关于adaboost的一些浅见

6ae183910101chcg.html----------------------------------------------------------------------------------------------关于adaboost
fuhpi·2014-08-05 10:00

cvpr读书笔记[3]:traincascade与AdaBoost的opencv实现框架

阅读更多本节研究traincascade的opencv实现.涉及的源代码位于:sources\apps\traincascadetraincascade实现sources\modules\mlopencvmachinelearning部分sources\data\vec_files\trainingfaces_24-24.vec正样本http://blog.csdn.net/njzhujinhua
aaabes·2014-08-04 23:00

cvpr读书笔记[3]:traincascade与AdaBoost的opencv实现框架

本节研究traincascade的opencv实现.涉及的源代码位于:sources\apps\traincascadetraincascade实现sources\modules\mlopencvmachinelearning部分sources\data\vec_files\trainingfaces_24-24.vec正样本http://blog.csdn.net/njzhujinhua/art
NJZhuJinhua·2014-08-04 23:00

cvpr读书笔记[3]:traincascade与AdaBoost的opencv实现框架

阅读更多本节研究traincascade的opencv实现.涉及的源代码位于:sources\apps\traincascadetraincascade实现sources\modules\mlopencvmachinelearning部分sources\data\vec_files\trainingfaces_24-24.vec正样本http://blog.csdn.net/njzhujinhua
aaabes·2014-08-04 23:00

Viola Jones Face Detector

同时，利用adaboost分类器的特征筛选特性，保留最有用特征，这也减少了检测时的运算复杂度。准确率提升方面：将adaboost分类
luxialan·2014-08-04 11:00

cvpr读书笔记[2]:boosting方法和AdaBoost算法概述

http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38343741boosting增强法的目标是提高任何给定的学习算法的分类准确率。Boosting方法从弱学习算法出发，通过学习训练出一系列弱分类器，然后通过组合这些弱分类器构造一个强分类器。大部分Boosting方法都通过改变训练样本集学习得到，改变训练样本集则可通过改变训练数据的概率分布达到，样本
graphnj·2014-08-02 01:52

cvpr读书笔记[2]:boosting方法和AdaBoost算法概述

http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38343741boosting增强法的目标是提高任何给定的学习算法的分类准确率。Boosting方法从弱学习算法出发，通过学习训练出一系列弱分类器，然后通过组合这些弱分类器构造一个强分类器。大部分Boosting方法都通过改变训练样本集学习得到，改变训练样本集则可通过改变训练数据的概率分布达到，样本
NJZhuJinhua·2014-08-02 01:00

cvpr读书笔记[2]:boosting方法和AdaBoost算法概述

阅读更多http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38343741boosting增强法的目标是提高任何给定的学习算法的分类准确率。Boosting方法从弱学习算法出发，通过学习训练出一系列弱分类器，然后通过组合这些弱分类器构造一个强分类器。大部分Boosting方法都通过改变训练样本集学习得到，改变训练样本集则可通过改变训练数据的概率分布达
aaabes·2014-08-02 01:00

机器学习（machine learning）之AdaBoost算法

转自：http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787  浅谈Adaboost算法     机器学习是利用一些方法来使机器实现人的学习行为，
sunboyiris·2014-07-31 16:00

如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器

training提取的特征是haar特征（具体请参考我的另一篇关于haar特征的文章：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8094699 ），分类器是AdaBoost
kaka20080622·2014-07-24 01:00

机器学习：3、Adaboost

一、Boosting算法的起源    boost算法系列的起源来自于PACLearnability(PAC可学习性)。这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的，当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法。这套理论是由Valiant提出来的，也因此（还有其他贡献哈）他获得了2010年的图灵奖。PAC定义了学习算法的强弱弱学习算法---识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法
chlele0105·2014-07-11 21:00

【人脸检测】Haar分类器原理2——AdaBoost级联分类器

Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正
JasonDing1354·2014-07-09 11:01

【人脸检测】Haar分类器原理2——AdaBoost级联分类器

Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正
JasonDing1354·2014-07-09 11:00

[置顶] Boost家族

大师YoavFreund在文章《Adecision-theoreticgeneralizationofon-lineleanringandanapplicationtoboosting》AdaBoost.M1
wxcdzhangping·2014-07-07 15:00

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器，简称haar分类器。
xinzhangyanxiang·2014-06-26 14:00

python机器学习之adaboost元算法

adaboost是boosting方法多个版本中最流行的一个版本，它是通过构建多个弱分类器，通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。
cui134·2014-06-17 18:00

AdaBoost--从原理到实现

[+]一.引入     对于Adaboost，可以说是久闻大名，据说在DeepLearning出来之前，SVM和Adaboost是效果最好的两个算法，而Adaboost是提升树(boostingtree
pi9nc·2014-05-30 21:00

研一总结

2.Haar特征+Adaboost分
sunboyiris·2014-05-30 19:00

机器学习系列（7）：Adaboosting算法和KNN算法

前言：Adaboosting算法核心：弱分类器以及不同权重的样本。分类正确，样本权重减少；分类错误，样本权重增加。   KNN算法核心：训练数据集以及距离（欧式距离或马氏距离）。
hanzihan123·2014-05-27 20:00

【模式识别】CART和GML AdaBoost MATLAB TOOLBOX

GMLAdaBoostMatlabToolbox是一款非常优秀的AdaBoost工具箱，内部实现了RealAdaBoost,GentleAdaBoost和ModestAdaBoost三种方法。
xiaowei_cqu·2014-05-23 21:00

数据挖掘十大经典算法 .

Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost
ticojj·2014-05-23 16:00

[置顶] 【机器学习】AdaBoost算法详解

一、Boosting简介  Boosting算法是一种通过多次学习来提升算法精度的方法，它采用的是综合的原则使得算法的效率明显改善，是一种将弱分类器提升为强分类器的方法。通俗点讲，就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”，臭皮匠就好比弱分类器，综合起来就是一个强分类器。  Boosting算法是一种集成学习方案。何谓集成学习？在理解集成学习之前，我们先介绍传统的学习方法，就是通过单个分类器来做决策，例如朴素贝
zhuangxiaobin·2014-05-18 14:00

数据挖掘十大经典算法

theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost
wenyusuran·2014-05-13 14:00

[置顶] 【图像处理】Haar Adaboost 检测自定义目标（视频车辆检测算法代码）

阅读须知本博客涉及到的资源：正样本：http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197负样本：http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205训练和检测工具：http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793分类器xml文件：ht
zhuangxiaobin·2014-05-10 14:00

分享个网页 下载adaboost分类器

分享个网页http://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/viewvc/opencvlibrary/trunk/opencv/data/haarcascades/里面有adaboost
forest_world·2014-05-08 14:00

【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)

不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。
gshengod·2014-05-06 07:00

数据挖掘十大经典算法

theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost
cui134·2014-05-05 16:00

机器学习之AdaBoost元算法

一、Adaboost算法及分析参考：http://stblog.baidu-tech.com/?
maoersong·2014-04-30 11:00

Adaboost方法分类新闻数据

使用Adaboost方法，以一级决策树树桩（Stump）为基础建立弱分类器，形式为：（feature,threshold,positive/negtive）。
arthur503·2014-04-23 18:00

boosting（AdaBoost）算法

本文只是对算法的步骤进行简单的介绍和解释，以求对算法步骤有个直观的了解，没有对算法进行性能分析。1、bagging算法bagging算法来源于boosttrspaggregation（自助聚类），表示过程主要如下：从大到小为n的原始数据集D中，分别独立随机地抽取n‘个数据（n'
万人往372·2014-04-23 10:06

AdaBoost 算法简介

1、算法简介：      AdaBoost（AdaptiveBoosting）算法是一种原理简单的有监督的机器学习算法。
zhangyalin1992·2014-04-21 22:00

OpenCV编程->haar+adaboost识别源码

贴一个可以运行的代码，供后面项目用：//haarbody.cpp:Definestheentrypointfortheconsoleapplication. // #include"stdafx.h" #include"iostream" #include"cv.h" #include"highgui.h" #include #include #include"cxcore.h" #include
sunboyiris·2014-04-10 10:00

OpenCV编程->haar+adaboost识别源码

贴一个可以运行的代码，供后面项目用：//haarbody.cpp:Definestheentrypointfortheconsoleapplication.//#include"stdafx.h"#include"iostream"#include"cv.h"#include"highgui.h"#include#include#include"cxcore.h"#include"cvaux.h"
王孟贤·2014-04-10 10:00

OpenCV的样本训练

E:\Adaboost\       ---------positive\               //正样本文件夹              ---------pimages\       //正样本图片所在文件夹
yangbingzhou·2014-04-09 21:00

Adaboost

转自：点击打开链接引言：古语言：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。很早就想过通过组合弱分类器来实现一个强分类器的问题。当学习到线性分类器以及著名的决策树之类分类器后，很容易联想到高中时代线性规划里面对不少区域的划分。要是能够找到一种方法，组合这些简单的直线方程，不就可以实现“山寨诸葛亮”的理想？实际上，在Kearns和Valiant在1989年大作中指出了这种算法的可行性。而后，Freund在1990年以及
a200800170331·2014-03-18 12:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

------------------参考文献：国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost
lcj_cjfykx·2014-03-14 23:00

AdaBoost ，online Adaboost

Adaboost在学习AdaBoosting和onlineBoosting,最好有bagging和boosting基础，这样看起来比较会比较顺。有空再补上。
wangkr111·2014-03-13 14:00

Boosting, Online Boosting,adaboost

bagging,boosting,adboost,randomforests都属于集成学习范畴.在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的算法，即boostrapping方法和bagging方法。首先介绍一下这二个算法思路:从整体样本集合中，抽样n*
wangkr111·2014-03-13 14:00

adaboost算法分类器的训练

经过多时的摸索，终于实现分类器的训练。不敢保证每次都成功，但有一次实现，就可以把该注意的记录下来分类器的训练分三步进行：第一步：收集材料正负样本材料的收集，本人是在灰度图下进行实验的。正样本的大小最好一致，负样本的大小没有要求，只要图片内没有目标就行。1.正样本描述文件正样本放在单独的文件夹下，并建立描述文件，描述文件格式为txt，每行的描述形式为./face是和描述文件在同一路径下的正样本文件夹
OPPOA113·2014-02-22 20:00

AdaBoost人脸检测原理

转载地址：http://2000liuzhenxing.blog.163.com/blog/static/51677475200971375937837/对人脸检测的研究最初可以追溯到20世纪70年代，早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法，变形模板匹配等。近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法，如统计模型方法，神经网络学习方法，统计知识理论和支持向量机方法，基于马尔可夫随机域的方法
chenjiazhou12·2014-02-21 15:00

FaceL：一个靠谱的开源人脸标注训练识别程序

复杂：起码不是AdaBoost+CAMSHFIT就完事儿，靠谱：算法不要多fancy，work就行（很多时候这其实很难做到），而且
dake·2014-01-29 13:00
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