检索结果-内蒙古大学图书馆

上海交通大学学报（医学版） 2015年第6期35卷 819-823页

作者：徐丽平李佳房林浙江省宁波市第一医院普外科宁波315010 同济大学附属第十人民医院甲乳外科上海200072

目的建立adaboost分类器模型,评估肝癌非编码区疾病相关突变的可能性,识别非编码区的有害突变。方法利用人类基因突变数据库(HGMD)疾病相关的非编码区突变共13 108个作为实验组,中性单核苷酸多态性(SNP)作为对照,结合非编码区的调控因子... 详细信息

目的建立adaboost分类器模型,评估肝癌非编码区疾病相关突变的可能性,识别非编码区的有害突变。方法利用人类基因突变数据库(HGMD)疾病相关的非编码区突变共13 108个作为实验组,中性单核苷酸多态性(SNP)作为对照,结合非编码区的调控因子,如保守区、进化性的RNA保守结构、高表达基因、DNA酶Ⅰ超敏感位点、转录因子结合位点、组蛋白修饰和早期复制基因等指标,建立adaboost分类器,分析以上指标对预测非编码区中有害突变的价值。构建预测概率的受试者工作特征(ROC)曲线,计算其相应的ROC曲线下面积(AUCROC)。分别利用全基因组关联研究(GWAS)和Clin Var疾病相关的突变数据库对模型进行验证。结果对疾病相关突变鉴别的重要性由大到小分别是保守区、早期复制基因、非翻译区(UTR)、启动子、高表达区、H3K36me3和保守性的转录因子结合位点等。应用adaboost分类器的预测概率建立ROC曲线,其AUCROC为0.90。GWAS和ClinVar疾病相关突变的平均得分显著高于中性SNP(P<0.05)。结论adaboost分类器有助于评估肝癌非编码区有害突变的可能性,是一种准确率高的预测工具。

关键词：肝癌非编码区突变 adaboost分类器

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抗外点干扰的鲁棒adaboost分类器构建方法

引用

计算机工程与应用 2018年第7期54卷 132-137页

作者：曹万鹏罗云彬史辉北京工业大学未来网络创新中心北京100124

根据adaboost算法易受外点影响这一缺陷,提出一种利用Ransac算法实现抗外点干扰的鲁棒adaboost分类器构建方法。不同于其他adaboost算法在分类器构建中单纯使用样本加权或权值控制的手段,该算法将Ransac算法引入adaboost分类器模型构建... 详细信息

根据adaboost算法易受外点影响这一缺陷,提出一种利用Ransac算法实现抗外点干扰的鲁棒adaboost分类器构建方法。不同于其他adaboost算法在分类器构建中单纯使用样本加权或权值控制的手段,该算法将Ransac算法引入adaboost分类器模型构建过程中,去除潜在外点,克服现有adaboost算法缺陷。同时,借助Ransac算法,从全部adaboost分类器中选择最佳分类器模型,消除由外点引起的分类器降级。最后,将该adaboost分类器模型用于含有一定量外点的笔迹样本进行验证,实验结果证明了该方法的有效性。

关键词： adaboost分类器 Ransac算法样本加权分类

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篮球视频中基于adaboost分类器的运动员检测方法

引用

湘潭大学自然科学学报 2016年第4期38卷 85-89页

作者：张斌刘昊张涛湖北经济学院体育经济与管理学院湖北武汉430205 中南财经政法大学体育部湖北武汉430073 湖北工业大学信息技术中心湖北武汉430068

针对篮球视频中运动员的检测识别问题,提出一种基于adaboost分类器的检测方法 .首先,从视频中获取有用帧,并通过SampleCreator软件来标记运动员,提取出全身和上半身矩形图像.然后,基于积分图技术从对象图像中提取Haar特征.接着,利用AdaB... 详细信息

针对篮球视频中运动员的检测识别问题,提出一种基于adaboost分类器的检测方法 .首先,从视频中获取有用帧,并通过SampleCreator软件来标记运动员,提取出全身和上半身矩形图像.然后,基于积分图技术从对象图像中提取Haar特征.接着,利用adaboost算法选择出具有较强分类性能的特征,训练一系列的弱分类器,并将其进行级联来构建最终的强分类器.最后,通过强分类器对Haar特征进行判别,从而检测图像中的运动员.实验结果表明,该方法能够准确检测并识别视频中的运动员.

关键词：篮球视频运动员检测 adaboost分类器 Haar特征

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基于Haar-like特征和adaboost分类器的表情识别实时系统

基于Haar-like特征和Adaboost分类器的表情识别实时系统

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作者：李鲁宁山东科技大学

学位级别：硕士

在最近十年的计算机视觉研究领域中，关于人脸方向的图像处理及模式识别技术，如人脸检测，人脸跟踪，人脸识别，表情识别，以及不同方向上的头部姿势估计等研究逐渐成为该领域热门话题。人脸表情识别技术不仅反映在人类面部的表情的行... 详细信息

在最近十年的计算机视觉研究领域中，关于人脸方向的图像处理及模式识别技术，如人脸检测，人脸跟踪，人脸识别，表情识别，以及不同方向上的头部姿势估计等研究逐渐成为该领域热门话题。人脸表情识别技术不仅反映在人类面部的表情的行为差异，同时间接的表现了人们的心理活动，人与人之间的交流方式以及精神状态，具有很大的研究价值。基于 Haar-like特征以及 adaboost分类器的经典算法，本文提出了一种人脸表情自动识别的实时系统。该系统能够快速地对人脸进行检测跟踪，并有效的对人类的六种基本表情(高兴，厌恶，生气，害怕，吃惊，悲伤)进行分类识别。\n 本文在研究人脸表情算法的前提下，将重点放在六种表情的实时分类的研究上。在检测到人脸的初始化步骤完成之后，利用Haar-like特征以及 adaboost分类器对人脸库中的六种表情进行分类训练。实验证明，该系统在人脸检测方面具有快速性，良好的鲁棒性等优点；并且能够较为精确的对人类六种表情进行分类。\n 本文的主要工作如下所述：\n 1.介绍了人脸表情识别的发展历史和近十年间关于特征提取，人脸检测，表情分类的相关算法的研究。\n 2.给出集中比较常用的人脸检测算法，并且重点描述了基于 Haar-like特征和adaboost分类器的设计。\n 3.检测到人脸之后，继续利用Haar-like特征，并采用一种基于查找表型（LUT）的弱分类器的分类算法，训练人脸表情。\n 4.通过使用VC++和OpenCV开源库函数，实现人脸表情识别的实时系统。并且对头部姿势估计做了初步的研究。

关键词： Haar-like特征 adaboost分类器表情识别实时系统

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基于建议窗口和adaboost分类器的前方车辆检测方法研究

基于建议窗口和ADABOOST分类器的前方车辆检测方法研究

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作者：甘鹏天津工业大学

学位级别：硕士

随着社会经济的发展以及人民生活水平的提高,人均汽车持有量急剧增加,交通事故发生率逐年上升,道路交通安全已成为全社会高度关注的问题。因此辅助驾驶系统受到研究人员的广泛关注,前方车辆检测作为辅助驾驶系统的重要组成部分之一,能... 详细信息

随着社会经济的发展以及人民生活水平的提高,人均汽车持有量急剧增加,交通事故发生率逐年上升,道路交通安全已成为全社会高度关注的问题。因此辅助驾驶系统受到研究人员的广泛关注,前方车辆检测作为辅助驾驶系统的重要组成部分之一,能够及时发出碰撞预警信号,提醒驾驶人员潜在的危险,减少交通事故的发生。本文基于图像处理技术,针对目前车辆检测方法中鲁棒性差、检测速度慢、误检过多的问题,提出一种基于Edge Boxes建议窗口和adaboost分类器的前方车辆检测方法。首先,利用Edge Boxes算法根据边缘信息得到200个建议窗口。然后,利用相机标定方法得到图像中车辆窗口大小与实际纵向距离的对应关系,通过车辆窗口大小与纵向距离关系对建议窗口进行过滤,对过滤后的建议窗口进行聚类和排序。最后,选取每一类中得分较高的一部分窗口输入adaboost分类器中进行车辆检测。为了提高检测精度,利用边界紧缩方法分类器检测结果进行紧缩处理。实验结果表明,本文方法对不同天气情况和道路情况下都有很高的准确率和精度,并且鲁棒性好。

关键词：车辆检测建议窗口 adaboost分类器聚类相机标定

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基于adaboost分类器的带钢表面缺陷识别研究

基于AdaBoost分类器的带钢表面缺陷识别研究

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作者：孙梓钧河北科技大学

学位级别：硕士

带钢是国民经济的支柱产业,在经济的发展中占据着重要位置,由于其在人民生活中的应用越来越广泛,人们对其表面质量也越来越关注。通过对带钢领域国内外发展现状的分析,发现采集到的样本一般都具有对比度不明显、灰度不均匀等缺点,严重... 详细信息

带钢是国民经济的支柱产业,在经济的发展中占据着重要位置,由于其在人民生活中的应用越来越广泛,人们对其表面质量也越来越关注。通过对带钢领域国内外发展现状的分析,发现采集到的样本一般都具有对比度不明显、灰度不均匀等缺点,严重影响了带钢质量,制约了钢铁企业的发展。因此,有效识别带钢表面缺陷,提高带钢表面的质量是带钢领域的一项迫切的任务。本文首先对采集到的样本进行图像去噪和图像分割等预处理,在图像去噪的过程中针对图像噪声特性,提出了自适应中值滤波方法。此方法在有效的去除图像噪声的同时可以尽可能的保存了图像的细节,明显的减小了由于滤波造成的图像模糊。在边缘检测算法中,采用Canny算子提取缺陷图像的边缘,强化了边缘特征,使分割后图像的质量得到了明显的改善,为特征提取奠定了基础。其次,在特征提取方面,提取了能够表征缺陷图像特征的纹理特征和形状几何特征,共40维作为原始的特征数据集。考虑到识别的速度和可靠性,在特征选择方面提出了一种改进的ReliefF特征选择算法。这种算法能够除特征间的相关性,降低特征间的冗余性,实验结果表明使用该算法提取的特征,能够更有效的识别带钢缺陷。最后,通过分析比较几种分类器的优缺点及适用范围,提出了adaboost分类器。该分类器在训练过程中需求的样本数目较少,减少了训练时间,提高了准确性,而且该分类器简单易行,实验结果表明该分类器可以实现带钢缺陷的准确分类。

关键词：带钢表面缺陷图像去噪边缘检测特征提取特征选择 adaboost分类器

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基于adaboost分类器的典型战术数据链信号识别方法

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航天电子对抗 2023年第2期39卷 47-53页

作者：石达宁陈永游刘建陈韵李阳雨中国航天科工集团8511研究所江苏南京210007

现代作战体系主要依靠战术数据链传递战术信息,因此对侦收到的敌方数据链信号进行准确高效识别的重要性日益凸显。现有特征提取方法是基于单一的信号维度,无法在更高维度条件下获得信号多维耦合特征,同时单一分类器分类识别概率不高。... 详细信息

现代作战体系主要依靠战术数据链传递战术信息,因此对侦收到的敌方数据链信号进行准确高效识别的重要性日益凸显。现有特征提取方法是基于单一的信号维度,无法在更高维度条件下获得信号多维耦合特征,同时单一分类器分类识别概率不高。针对此问题,提出在数据链信号时频图和循环谱图中提取多维特征,采用基于adaboost算法的自适应优化组合分类器,形成adaboost强分类器对数据链信号进行识别。通过仿真分析可知,基于多维特征的adaboost强分类器对数据链信号的分类识别,相较于单个分类器,其识别准确率有明显提升,具有良好的应用前景。

关键词：数据链特征提取 adaboost分类器信号识别

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基于遗传寻优的双阈值型adaboost分类器

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数据通信 2020年第3期 36-42页

作者：张梦娇叶庆卫陆志华周宇宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

针对双阈值型adaboost分类器存在搜索弱分类器过程复杂和训练耗时长的问题,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传寻优的双阈值型adaboost分类器。该方法通过对特征和两个阈值的编码来寻找弱分类器,利用遗传算法的全局寻优性,能够快速... 详细信息

针对双阈值型adaboost分类器存在搜索弱分类器过程复杂和训练耗时长的问题,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传寻优的双阈值型adaboost分类器。该方法通过对特征和两个阈值的编码来寻找弱分类器,利用遗传算法的全局寻优性,能够快速寻找到最佳弱分类器,减少训练时间。另外,在此基础上提出设置两阈值之间最小间距的方法,增强其抗干扰能力,具有更好的鲁棒性。为验证实验效果,对MIT-CBCL人脸库提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行验证。实验结果显示,改进后的双阈值型adaboost分类器比经典adaboost分类器在训练时间上提升了5倍,比双阈值型adaboost分类器提升了18倍,具有更快的收敛速度。与此同时,因为增加了两阈值之间的最小间距,改进后的算法具有更强的抗噪性能。

关键词：双阈值 adaboost分类器遗传算法弱分类器局部二值模式

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基于感兴趣区域adaboost分类器的视频车辆检测研究

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辽宁师范大学学报（自然科学版） 2014年第1期37卷 52-62页

作者：王相海秦钜鳌方玲玲辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对adaboost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的adaboost级联分类器的交通... 详细信息

近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对adaboost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的adaboost级联分类器的交通视频车辆检测算法,首先通过建立混合高斯模型对运动目标的总体区域进行检测,进而提取基于车辆运动的感兴趣区域,再对其进行基于Haar-like特征的区域adaboost级联分类,实现对运动车辆的检测.由于采用了基于运动区域提取和分类相结合的检测模式,通过混合高斯背景模型较准确的提取出ROI作为车辆的候选区域,约束了每帧的搜索区域,使adaboost分类器的目标检测更具针对性,提高了检测的准确性,降低了漏检率;同时也减少了分类算法滑动窗口扫描所需要的时间,提高了检测速度.实验结果验证了所提出算法对复杂交通环境车辆检测的适应性和有效性.

关键词：视频车辆检测 adaboost分类器感兴趣区域混合高斯建模 Haar-like特征

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基于adaboost分类器的手势检测

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消费电子 2013年第4期 10-11页

作者：卢鹏厦门大学福建厦门361005

随着社会智能化的不断发展，人们对人机交互的要求也越来越高。手势识别就是人机交互中一项重要的技术。而手势识别中首要解决的任务就是首帧手势位置的检测，这直接影响到后续的跟踪与识别。本文通过基于Haar—like特征的adaboost分类... 详细信息

随着社会智能化的不断发展，人们对人机交互的要求也越来越高。手势识别就是人机交互中一项重要的技术。而手势识别中首要解决的任务就是首帧手势位置的检测，这直接影响到后续的跟踪与识别。本文通过基于Haar—like特征的adaboost分类器检测实现了在单目视觉条件与复杂环境下对特定手势的快速自检测．

关键词： Haar—like特征 adaboost分类器手势检测

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