基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程,尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程,描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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区块链、+物联网与智慧农业
介绍了区块链技术及其特征, 分析了物联网发展面临的问题, 提出了引入区块链技术来解决物联网问题。 通过阐述引入区块链技术在农业物联网以及农业大数据方面的应用, 对区块链作为第三次信息技术革命对农业方面带来的影响进行了展望。农业科技展望和通信量将会几何级增长,基于区块链的农业物联网用,农业生产将真正实现精细化、精确化以及工厂将是发展的标配。化,同时应用区块链2.0中的智能合约特性,加上人目前,很多农业信息化企业都逐步建立了自己的智能和智慧农业的发展,可以实现完仝智能化的农云平台,将用户的运行数据统一·存储在自己的中央服产品电子商务,实现农业生产和消费的完全对接,实务器上米提供服务,这种做法目前是可行的,但随着现现代化智能化的计划农业未来农业物联网的普及,这种方式将出现问题。未来35农业资源和生态环境应用的农业物联网需要分布式,需要实现厶中心化的控制。当前,我国农业资源面临短缺,农业生态环境遭32食品安全溯源应用受破坏,将农业水资源、土地资源、生产资料、生物食品安全溯源体系引人区块链技术,能够让互不资源、外来物种、自然灾害、地下水、降雨量、风相识、没冇信任基础的人建立信任,低成夲、髙效率速、土壤温湿度等放置于区块链上可以公丌接受公众地解决食品安全领域冇在的信任难题。其中:(1)监督,加强资源监管,提高资源利用率。区块链的去中心化和不可篡改的特征,可以有力地保36农业大数据应用证现有食品追溯系统的数据可靠性,避免数据在存大数据时代,通过数据的共享、处理来加强数据储、传输和展示环节被内部管理人员和外部黑客篡的有效利用是主题,区坎链是一种不可篡改、全历改;(2)结合物联网和传感设备的进一步应用,食史、强背书的数据库存储技术,通过区块链可以有效产供销各个环节的数据完全依赖于机器采集和机器保障数据提供者的合法权益和私密性,促进数据所有信任,而不被人为地选择性提供;(3)因为开放透者的共享动力,提升数据的流通性,可以在各相关方岄和机器自治,消費者、生产者和政府监管部门对食在确保遵循合约项糸款的情况下,自动和动态地分追溯系统中的数据完全信任,参与普及率越来越亨数据的信息和状态ε高,整个社会的系统应用水平大幅提高;(4)因为区块链是一场信用革命,是第二个链接世界的仝匿名不冉影响信任水平,生产者和消费者个人隐私信球化技术,是真正的互联网20,是信息技术的第三息可被匿名,当食品安全事件发生时,生产者和消费次革命,未来将实现BAAS—区块链即服务,同时者个人信息被保护,可有效避免群体性事件发生和网随着物联网技术的进一步普及,所有物品将被信息络暴力的过度蔓延。化,农业生产和销售环节配合区块链和物联网技术将3.3粮食安全生产应用更加智能,并将逐步实现智慧农业。当前,我国粮食供求长期仍将保持紧平衡态势保障国家粮食安全供给将是一项长期工作。通过在木参考文献领域应用区块链技术,可以有效提高粮食安全生产的1维基科 Blockchain EB/OIl2017-12-08htps:/en保障水平。比如将土地登记放到区块链上,实现不可wikipedia. org/wiki/Blockchain篡改,可以保障18亿亩耕地红线的有效控制。将各2阿尔文德纳拉亚南区块链技术驱动金融M北京:中信出地粮食生产数据实时放到区块链上,可以掌握更加真版社,2016实的统计数据13孙志国区坎链技术在食品安全领域的应用展望农业网34农业生产和电子商务应用络信息,2016(12):30-31未来随着农业物联网的普及、大量传感器的应(责任编辑潘月红)AO农业展望[74|2017年第12期
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