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基于Adaboost人臉識別的汽車充電樁控制裝置及其控制方法的研究

  • 電動汽車的逐漸普及以及用戶體驗要求不斷提高，傳統(tǒng)的充電樁控制模式已經(jīng)亟待改善。Adaboost迭代算法利用矩陣特征實現(xiàn)人臉識別，全面革新電動汽車充電樁控制方式與方法，實現(xiàn)精準識別、快速響應、無接觸交互，避免IC遺落或損壞導致的各種負面影響，增強電動車用戶的用戶黏性。
  • 關鍵字： 人臉識別  Adaboost  充電樁  202104  

智能交通：汽車車牌定位識別完整設計

  • 本文擬充分發(fā)掘FPGA并行運算在圖像處理領域的優(yōu)勢，實現(xiàn)基于Adboost算法的車牌檢測硬件架構，最終完成車牌定位信息的實時輸出。
  • 關鍵字： Adaboost  車牌定位  FPGA  Haar特征  

基于層次型AdaBoost檢測算法的快速人臉檢測在FPGA上的實現(xiàn)

  • 人臉檢測是指對于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進一步確定人臉的個數(shù)、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題，人臉檢驗包含兩個方面的內容，一是特征提取，二是分類方法設計。近
  • 關鍵字： AdaBoost  FPGA  檢測算法  人臉檢測    

基于SOPC的人臉檢測系統(tǒng)的設計

  • 人臉檢測技術是計算機視覺領域非常重要的研究內容，正受到越來越多的關注。但傳統(tǒng)的PC機平臺上人臉檢測系統(tǒng)體積龐大、不易攜帶、費用高等缺陷。采用通用DSP和多核處理器實現(xiàn)的話，價格昂貴、系統(tǒng)的可拓展性差。本文
  • 關鍵字： 人臉檢測  SOPC  Zynq  Adaboost  

Adaboost算法的FPGA實現(xiàn)與性能分析

  • 引言　　Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995 年提出的，全稱為Adaptive Boosting。它是 Boosting 算法的改進，意為該算法通過機器訓練與學習不斷自適應地調整假設的錯誤率，這 種靈活性使得Adaboost 算法很容易
  • 關鍵字： Adaboost  FPGA  算法  性能分析    

基于層次型AdaBoost檢測算法的快速人臉檢測在FPGA

  • 人臉檢測是指對于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進一步確定人臉的個數(shù)、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題，人臉檢驗包含兩個方面的內容，一是特征提取，二是分類方法設計。近
  • 關鍵字： AdaBoost  FPGA  檢測算法  人臉檢測    

基于Adaboost算法的駕駛員眨眼識別

  • 駕駛員眨眼識別是汽車駕駛員疲勞檢測的基礎。采用了一種基于 Adaboost算法的實時眨眼識別的方法，它將一簇弱分類器通過一定的規(guī)則結合成為一個強分類器,再把這些強分類器級聯(lián)成為一個快速、準確的分類器。分析和討論了訓練階段不同特征的負樣本對最終檢測結果的影響，提出了一種新型的負樣本選擇方法，并實驗測試各種特征方法對特定目標的誤檢率，給出了一個理想的分類器。
  • 關鍵字： Adaboost  汽車電子  眨眼識別  訓練  負樣本  誤檢率  200909  
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