Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych

Jerzy Dembski

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.

Author (1)

Jerzy Dembski dr inż.

Cite as

Full text

full text is not available in portal

full content of the article see on external site open in new tab

Keywords

ADABOOST, KLASYFIKACJA DANYCH, DETEKCJA TWARZY

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