- 电动汽车的逐渐普及以及用户体验要求不断提高，传统的充电桩控制模式已经亟待改善。Adaboost迭代算法利用矩阵特征实现人脸识别，全面革新电动汽车充电桩控制方式与方法，实现精准识别、快速响应、无接触交互，避免IC遗落或损坏导致的各种负面影响，增强电动车用户的用户黏性。
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人脸识别 Adaboost 充电桩 202104
- 人脸检测是指对于给定的图像或视频，判断其中是否存在人脸，如果存在，则进一步确定人脸的个数、具体位置以及大小的过程[1]。作为一个模式识别问题，人脸检验包含两个方面的内容，一是特征提取，二是分类方法设计。近
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AdaBoost FPGA 检测算法 人脸检测
- 人脸检测技术是计算机视觉领域非常重要的研究内容，正受到越来越多的关注。但传统的PC机平台上人脸检测系统体积庞大、不易携带、费用高等缺陷。采用通用DSP和多核处理器实现的话，价格昂贵、系统的可拓展性差。本文
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人脸检测 SOPC Zynq Adaboost
- 引言 Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995 年提出的，全称为Adaptive Boosting。它是 Boosting 算法的改进，意为该算法通过机器训练与学习不断自适应地调整假设的错误率，这 种灵活性使得Adaboost 算法很容易
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Adaboost FPGA 算法 性能分析
- 人脸检测是指对于给定的图像或视频，判断其中是否存在人脸，如果存在，则进一步确定人脸的个数、具体位置以及大小的过程[1]。作为一个模式识别问题，人脸检验包含两个方面的内容，一是特征提取，二是分类方法设计。近
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AdaBoost FPGA 检测算法 人脸检测
- 驾驶员眨眼识别是汽车驾驶员疲劳检测的基础。采用了一种基于 Adaboost算法的实时眨眼识别的方法，它将一簇弱分类器通过一定的规则结合成为一个强分类器,再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器。分析和讨论了训练阶段不同特征的负样本对最终检测结果的影响，提出了一种新型的负样本选择方法，并实验测试各种特征方法对特定目标的误检率，给出了一个理想的分类器。
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Adaboost 汽车电子 眨眼识别 训练 负样本 误检率 200909
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