检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京信息职业技术学院电子信息学院,江苏省南京市210023
出 处:《电子技术与软件工程》2022年第13期178-181,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
摘 要:本文以人脸检测技术为研究对象,阐述人脸检测应用场景之广泛且是人脸识别过程中关键的环节和前提条件,常被应用于智监控、安防、工业检测等领域,目前主流算法中的具有级联结构AdaBoost公认有效的检测算法之一,本文阐述AdaBoost算法实现过程及其优缺点,并针对其训练周期长的问题提出改进算法,通过分类器误差比较判断替换人为参数设置,实现训练自主,减少人为参数设定不合理所带来的迭代训练周期长,样本过拟合等问题。对比改进前后算法训练时长和准确率,梳理新旧算法在人脸检测的实验结果,证实了新算法保证准确率的基础上,缩短训练时间,具有一定的优越性。
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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