Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych

Abstrakt

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.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja monograficzna
Typ:
rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
Język:
polski
Rok wydania:
2021
Opis bibliograficzny:
Dembski J.: Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych// Uczenie maszynowe i systemy rozproszone/ : , 2022, s.120-133
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 157 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi