Особенности реализации алгоритма AdaBoost для обнаружения объектов на изображениях
В статье рассматриваются особенности реализации алгоритма AdaBoost для решения проблемы построения каскада классификаторов для эффективного обнаружения объектов на изображениях. В качестве элементар- ных классификаторов предлагается использовать прямоугольные логические свойства, что позволяет сд...
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8113 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Особенности реализации алгоритма AdaBoost для обнаружения объектов на изображениях / К.В. Мурыгин // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 573-581. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | В статье рассматриваются особенности реализации алгоритма AdaBoost для решения проблемы построения
каскада классификаторов для эффективного обнаружения объектов на изображениях. В качестве элементар-
ных классификаторов предлагается использовать прямоугольные логические свойства, что позволяет
сделать независимым результат распознавания от монотонно возрастающих преобразований яркости
изображений, не изменяющих их классовую принадлежность. Полученный в результате обучения каскад из
4 классификаторов позволяет решать задачу поиска на изображениях областей лиц в видеопотоке с
параметрами 30 кадров размером 640×480 пикселей в секунду. |
|---|