- 電動汽車的逐漸普及以及用戶體驗要求不斷提高，傳統(tǒng)的充電樁控制模式已經亟待改善。Adaboost迭代算法利用矩陣特征實現人臉識別，全面革新電動汽車充電樁控制方式與方法，實現精準識別、快速響應、無接觸交互，避免IC遺落或損壞導致的各種負面影響，增強電動車用戶的用戶黏性。
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人臉識別 Adaboost 充電樁 202104
- 人臉檢測是指對于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進一步確定人臉的個數、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題，人臉檢驗包含兩個方面的內容，一是特征提取，二是分類方法設計。近
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AdaBoost FPGA 檢測算法 人臉檢測
- 人臉檢測技術是計算機視覺領域非常重要的研究內容，正受到越來越多的關注。但傳統(tǒng)的PC機平臺上人臉檢測系統(tǒng)體積龐大、不易攜帶、費用高等缺陷。采用通用DSP和多核處理器實現的話，價格昂貴、系統(tǒng)的可拓展性差。本文
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人臉檢測 SOPC Zynq Adaboost
- 引言 Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995 年提出的，全稱為Adaptive Boosting。它是 Boosting 算法的改進，意為該算法通過機器訓練與學習不斷自適應地調整假設的錯誤率，這 種靈活性使得Adaboost 算法很容易
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Adaboost FPGA 算法 性能分析
- 人臉檢測是指對于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進一步確定人臉的個數、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題，人臉檢驗包含兩個方面的內容，一是特征提取，二是分類方法設計。近
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AdaBoost FPGA 檢測算法 人臉檢測
- 駕駛員眨眼識別是汽車駕駛員疲勞檢測的基礎。采用了一種基于 Adaboost算法的實時眨眼識別的方法，它將一簇弱分類器通過一定的規(guī)則結合成為一個強分類器,再把這些強分類器級聯成為一個快速、準確的分類器。分析和討論了訓練階段不同特征的負樣本對最終檢測結果的影響，提出了一種新型的負樣本選擇方法，并實驗測試各種特征方法對特定目標的誤檢率，給出了一個理想的分類器。
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Adaboost 汽車電子 眨眼識別 訓練 負樣本 誤檢率 200909
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