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针对商场人流量自动统计中行人遮挡情况下计数的困难,提出基于人头目标检测的商场人流量自动统计算法.首先提取Haar特征训练Adaboost人头目标分类器,再利用Camshift算法对目标进行跟踪,使用Kalman缩小跟踪目标的搜索范围,最后利用人头模板匹配方法,判断目标是否属于同一行人.实验结果表明,此方法平均正确率达到98.2%,且统计每个行人目标只需19 ms. 相似文献
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肖岚 《武汉船舶职业技术学院学报》2014,(3):56-58
根据预警系统体系指标的要求,对企业财务预警指标进行了筛选。采用BP神经网络预测与Adaboost算法相合的分析方法,对采集的样本数据建立了强分类器并进行了分类误差分析研究,完成了公司财务预警系统分析。结果表明:用BP_Adaboost分类算法建立的强分类器的分类误差率低于仅用BP算法建立的弱分类器的分类误差率,此法具有可行性和一定的计算精度,能为企业财务预警提供一定的理论指导。 相似文献
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为提高高光谱图像(HSI)分类精度,基于集成学习方法提出高光谱图像分类的层次集成学习新框架。采用两种集成学习策略:外部集成及内部集成。在外部集成阶段,构造多种高光谱图像的光谱和空间特征,使外部集成呈高度多样性,有利于提高分类精度;内部集成阶段,针对关联多特征集中的个体,Adaboost算法实现个体分类性能的提高。两组高光谱数据的实验结果表明,与原始的Adaboost和单分类器相比较,该方法在整体精度方面有更好的性能。 相似文献
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列车司机疲劳驾驶严重威胁列车行车安全.为弥补人眼检测方法存在的不足,提出了1种基于头部姿态特征的列车司机疲劳驾驶检测方法.该方法首先采用AdaBoost算法检测人脸区域,然后采用Camshift算法对人脸进行跟踪,并对人脸的旋转角度进行计算,得出其旋转角速度以及旋转角加速度,最后根据其头部的倾斜角度以及旋转角速度综合判断列车司机的疲劳状态.建立了头部旋转物理模型,得到头部自由旋转时角速度与角加速度随旋转角度的变化曲线.在上述方法的研究基础上,研发了1个基于头部偏转情况判断疲劳驾驶的系统.该方法的疲劳检测成功率为87.5%,但其只能对头部缓慢倾斜和头部突然向两侧倾斜这2种疲态状态进行报警,尚不能对打呵欠、低头、闭眼等其他疲劳状态做出反应,需与其他检测方式结合使用. 相似文献
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