資料介紹
Adaboost是一個構(gòu)建精確分類器的學(xué)習(xí)算法,在目標(biāo)檢測領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。OpenCV是Intel開源計算機視覺庫。該文給出了在OpenCV上利用Adaboost算法,實現(xiàn)車輛車牌檢測的完整實驗過程,包括樣本的建立、訓(xùn)練級聯(lián)分類器、以及利用訓(xùn)好的分類器進(jìn)行目標(biāo)檢測。
目標(biāo)檢測是近年來計算機視覺、圖像處理、模式識別等領(lǐng)域的一個重點研究課題。其中,人臉檢測、車牌檢測定位與識別在區(qū)域安防、視頻監(jiān)控、智能交通等多項系統(tǒng)中有重要應(yīng)用。目前在目標(biāo)檢測中以Adaboost算法的運用較為成熟,檢測的速度及識別的效果較好。AdaBoost(Adaptive Boosting)是1997年由Freund和Schapire?提出的一種自適應(yīng)的Boosting算法。它的基本思想是將一組分類能力較弱的弱分類器通過一定方法疊加,構(gòu)成一個分類能力較強的強分類器。2001年,Paul Viola幢兒副等提出了一種基于AdaBoost和級聯(lián)分類器的人臉檢測算法,該算法使用Haar—like特征描述圖像,引入“積分圖”概念,提高了特征的計算速度。現(xiàn)階段許多利用AdaBoost進(jìn)行目標(biāo)檢測的算法研究多是基于Viola提出的算法基礎(chǔ),本文的研究也是基于此。
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