基于AdaBoost的人体检测算法的任务书

基于AdaBoost的人体检测算法的任务书任务书任务概述本文旨在提出一种基于AdaBoost的人体检测算法，解决计算机视觉领域中的人体检测问题。人体检测是计算机视觉中的一个常见问题，具有广泛的应用领域

AdaBoost 基于的人体检测算法的任务书 任务书 任务概述 本文旨在提出一种基于AdaBoost的人体检测算法，解决计算机视 觉领域中的人体检测问题。人体检测是计算机视觉中的一个常见问题， 具有广泛的应用领域，包括视频监控、人脸识别、智能交通等。在本任 务中，我们将利用AdaBoost算法训练分类器，实现人体检测的功能。 任务要求 1.研究AdaBoost算法的原理及其在分类问题中的应用。 2.收集一组包含人体和非人体的图像样本集，将样本集划分为训练 集和测试集。 3.实现基于特征分类器的AdaBoost算法的训练和测试，并对算法 进行性能评估。 4.对算法进行优化，提高算法的检测精度。 任务分解 1.研究AdaBoost算法 AdaBoost算法是一种基于弱分类器的集成学习算法，被广泛应用 于分类、回归等问题中。该算法通过迭代的方式，不断加入新的弱分类 器，最终构造出一个强分类器。具体而言，AdaBoost算法通过对训练样 本集进行加权，训练得到一系列弱分类器；然后将弱分类器进行加权组 合，构造出强分类器。在训练过程中，样本权重随着迭代次数的增加而 动态调整。 2.收集样本集 在本任务中，我们需要收集一组包含人体和非人体的图像样本集。