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为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域,简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法,以减少弱分类器个数,提升训练速度;改进权值更新规则,防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明,两种算法结合后在训练速度上提升,在检测速度和检测率上有明显提高。 相似文献
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为了克服人工蜂群算法蜜源更新过程中的随机性并保留蜜源中个体序列合理的组合形式,通过分析基本蜂群算法更新公式的机理,提出一种改进GA(Genetic A1gorithm)机制融合的二进制蜂群算法.算法以二进制编码,首先依概率对任意两蜜源进行"去同存异"操作后随机排列,将排列结果放入到其中某个体中形成新个体.然后依概率进行二进制个体的"翻转"操作,上述两种操作从其本质上相当于GA的类交叉和类变异操作;其次利用GA机制收敛性的证明方式在理论上证明算法是收敛的.最后通过应用不同特性的多维基准函数和算法之间的比较验证改进蜂群算法具有良好的收敛能力和鲁棒性. 相似文献
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针对单超声波的测距缺陷,采用多个超声波结合红外开关共同测距,提高整体测量精度;针对BP神经网络训练收敛速度慢,容易陷入局部极小值等缺点,加入动量-自适应因子来改进BP神经网络;将改进的BP应用于移动机器人传感器旅行家II号数据融合中,实践证明,经改进后的BP神经网络收敛精度高误差小,融合后的信息比未经融合的信息更精确。 相似文献
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