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如何使用OpenCV中的AdBoost算法训练分类器

发布时间:2019-07-03 22:59 来源:未知 编辑:admin

  3. 一个证样本描述文件需要包含文件名,正样本在图片中的数目,位置和大小,具体格式如下faces/00.bmp 1 0 0 20 20。因此,需要打开刚刚生成的pos.txt文件,使用查找替换功能,将‘bmp’替换成‘bmp 1 0 0 20 20’

  1. 出现应用程序错误:应用程序无法正常启动(0xc000007b),请单击“确定”关闭应用程序

  原因:每个强分类器训练过程中都会从剩下的countvec中抽样,每次训练完一个强分类器之后,都会从总样本中剔除,一直进行nstage次,如果npos设置与vec中总样本数相同时,第二个强分类器训练时必然会报错,提示样本数不足

  2016-07-09展开全部每个Haar特征对应看一个弱分类器,但并不是任伺一个Haar特征都能较好的描述人脸灰度分布的某一特点,如何从大量的Haar特征中挑选出最优的Haar特征并制作成分类器用于人脸检测,这是AdaBoost算法训练过程所要解决的关键问题。

  Paul Viola和Michael Jones于2001年将Adaboost算法应用于人脸检测中,其基本思想是针对不同的训练集训练同一个分类器(弱分类器),然后把这些不同训练集上的得到的分类器联合起来,构成一个最终的强分类器。Adaboost 算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时,每个样本对应的权重是相同的,对于h1 分类错误的样本,加大其对应的权重; 而对于分类正确的样本, 降低其权重, 这样分错的样本就被突出出来,从而得到一个新的样本分布 U2 。在新的样本分布下,再次对弱分类器进行训练,得到弱分类器 h2 。依次类推,经过 T 次循环,得到 T 个弱分类器,把这 T 个弱分类器按一定的权重叠加(boost)起来,得到最终想要的强分类器。

  训练系统总体框架,由“ 训练部分”和 “ 补充部分”构成。依据系统框架,本文的训练系统可分为以下几个模块:

  (2)以特征集为输入,根据给定的弱学习算法,确定闽值,将特征与弱分类器一一对应,获得弱分类器集;

  (3)以弱分类器集为输入, 在训练检出率和误判率限制下, 使用A d a B o o s t 算法 挑选最优的弱分类器构成强分类器;

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