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