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基于Haar-like和Adaboost的車(chē)輛檢測(cè)算法研究
關(guān)鍵詞：哈爾特征 車(chē)輛檢測(cè) 級(jí)聯(lián)分類(lèi)器 adaboost算法
摘要：為了提高運(yùn)用普通哈爾特征的Adaboost算法檢測(cè)車(chē)輛的識(shí)別率,解決計(jì)算復(fù)雜等問(wèn)題,提出了基于差異化較大的車(chē)輛特征區(qū)域的擴(kuò)展哈爾特征,利用積分圖計(jì)算特征值,通過(guò)Adaboost算法在車(chē)輛正面、背面以及側(cè)面的樣本集上分別訓(xùn)練出各自的分類(lèi)器,并將它們組成多通道級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類(lèi)器。通過(guò)OpenCV實(shí)現(xiàn)車(chē)輛檢測(cè)的實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明:通過(guò)該方法能夠有效地減少弱分類(lèi)器數(shù)量,提高計(jì)算速度和識(shí)別率,對(duì)于實(shí)時(shí)檢測(cè)視頻中不同狀態(tài)的車(chē)輛有較強(qiáng)的魯棒性。
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