Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych

Abstract

W pracy opisano metode Adaboost w zastosowaniu do detekcji obiektów graficznych, takich jak twarze lub rozpoznawania np. osób na podstawie obrazu twarzy. Przedstawiono podstawy algorytm, wersje kaskadowa, schemat przepływu danych i sterowania w zadaniu detekcji twarzy oraz sposoby adaptacji tej metody do problemów wieloklasowych. Opisano równiez zbiory cech obrazów, takie jak HAAR, LBP czy HOG stosowane w zadaniach detekcji i rozpoznawania obiektów graficznych.

Cite as

Full text

full text is not available in portal

Keywords

Details

Category:
Monographic publication
Type:
rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
Language:
Polish
Publication year:
2021
Bibliographic description:
Dembski J.: Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych// Uczenie maszynowe i systemy rozproszone/ : , 2022, s.120-133
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 151 times

Recommended for you

Meta Tags