基于Adaboost算法的全自动红眼消除的中期报告

基于Adaboost算法的全自动红眼消除的中期报告一、研究背景红眼现象是在摄影时由闪光灯照射到眼底血管反射出来的现象，给照片带来不好的影响。虽然在拍摄时使用消除红眼的功能可以减少红眼的出现，但仍然有不

Adaboost 基于算法的全自动红眼消除的中期报告 一、研究背景 红眼现象是在摄影时由闪光灯照射到眼底血管反射出来的现象，给 照片带来不好的影响。虽然在拍摄时使用消除红眼的功能可以减少红眼 的出现，但仍然有不少照片会出现红眼现象。因此，在后期处理照片时 实现全自动的红眼消除就十分有必要。 二、算法原理 Adaboost是Boosting算法中的一种，其通过多个弱分类器的组合 来实现对目标的分类。在红眼消除问题中，可以视红眼与非红眼为两 类，利用Adaboost算法训练出多个弱分类器判定一张图片中是否存在 红眼，最终通过多个弱分类器的组合来确定图片中红眼的位置。 三、项目进展 1.数据集的收集与处理 采用了Stanforddogs数据集中的部分图片用于训练与测试。数据 集中存在一些问题，如部分图片中红眼判定错误、标注不准确等，需要 进行处理。 2.特征的提取 利用HSV颜色空间对图片中颜色的分布进行分析，从而提取出与红 眼相关的颜色特征，用于训练分类器。 3.弱分类器的设计 采用了决策树作为弱分类器，并对决策树的参数进行调整，以达到 更好的分类效果。 4.Adaboost算法的实现 采用了Python语言编写了Adaboost算法，利用前面得到的弱分