Thuật toán Adaboost

Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin "Cải tiến thuật toán phân lớp cho dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong dự đoán đồng tác giả" trình bày các nội dung chính sau: Các kiến thức tổng quan về đề tài; cải tiến giải thuật AdaBoost cho bài toán dữ liệu không cân bằng; đề xuất thuật toán điều chỉnh thích nghi trọng số mờ dựa trên Fuzzy SVM-CIL. Mời các bạn cùng tham khảo!

123p gaupanda031 03-06-2024 8 6   Download

Mục đích nghiên cứu của tóm tắt luận án "Cải tiến thuật toán phân lớp cho dữ liệu không cân bằng và ứng dụng trong dự đoán đồng tác giả" là đề xuất phương pháp cải tiến thuật toán học kết hợp dựa trên lặp thích nghi AdaBoost giải quyết bài toán phân lớp dữ liệu không cân bằng nói chung và bài toán dự đoán đồng tác giả nói riêng; đề xuất một thuật toán điều chỉnh trọng số mờ thích nghi cho bài toán dự đoán cộng tác đồng tác giả theo dạng học trên dữ liệu không cân bằng hai lớp;...

26p gaupanda031 03-06-2024 9 5   Download

Bài viết này trình bày phương pháp xây dựng hệ thống xe tự hành có gắn camera thực hiện nhiệm vụ điều hướng tự động trong môi trường có vạch kẻ đường và biển báo giao thông. Xe tự hành sử dụng mô hình CNN cho nhiệm vụ nhận dạng vạch kẻ đường, thuật toán Adaboost Cascaded cho nhiệm vụ nhận dạng biển báo giao thông, hệ thống được lập trình nhúng trên nền tảng phần cứng xử lý hiệu năng cao chuyên dụng cho AI là TX2 Jetson và hệ điều hành lập trình cho robot ROS.

6p viwilliamleiding 09-12-2021 56 3   Download

Bài viết trình bày về ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho điều hướng xe tự hành: Sử dụng mô hình CNN (Convolutional Neural Network) cho nhiệm vụ nhận dạng vạch kẻ đường, thuật toán Adaboost Cascaded cho nhiệm vụ nhận dạng biển báo giao thông.

6p visergeybrin 25-11-2021 71 5   Download

Với công nghệ này, biển số xe được nhận diện và kiểm soát một cách chính xác và nhanh chóng, đồng thời cũng thuận tiện cho các nhà quản lí giao thông trong quá trình vận hành. Đề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng được thuật toán Adaboost trong bài toán phát hiện và nhận diện biển số xe. Lập trình mô phỏng quá trình nhận diện biển số xe..Mời các bạn tham khảo!

8p billyelliot 11-11-2021 43 1   Download

Bài viết nghiên cứu và phân tích các thuật toán trong mô hình học máy kết hợp được sử dụng trong dự đoán lỗi phần mềm như Bagging, AdaBoost, Vote, Stacking và so sánh hiệu quả của chúng so với một thuật toán đơn được lựa chọn xem xét là NaiveBayes.

7p visteveballmer 06-11-2021 21 3   Download

Bài viết này đề xuất giải pháp tối ưu tốc độ phát hiện ô tô và giảm các cảnh báo lỗi cho các hệ thống phát hiện điểm mù. Theo đó, trước tiên đề xuất bộ phân tầng Cascade – AdaBoost cùng với tập dữ liệu mẫu và thuật toán đào tạo.

12p vioklahoma2711 18-11-2020 57 4   Download

Bài viết đề xuất một mô hình học máy cho bài toán phân lớp trên tập dữ liệu mất cân bằng, trong đó sử dụng kết hợp kỹ thuật sinh mẫu tổng hợp SMOTE và giải thuật AdaBoost cho thuật toán Cây quyết định.

10p viv2711 14-10-2020 53 2   Download

Bài viết nghiên cứu, xây dựng thuật toán Adaboost và mô hình phân tầng Cascade tự động phát hiện đối tượng trên nền ảnh động để ứng dụng cho các hệ thống giám sát an ninh, cảnh báo, chống đột nhập.

8p vicolor2711 16-07-2019 58 3   Download

Trong bài báo này, chúng tôi trình bày phương pháp mới, kết hợp Haar Like Feature - Cascade of Boosted Classifiers, Dense Scale-Invariant Feature Transform (DSIFT), thuật toán Local Naive Bayes Nearest Neighbor (LNBNN) để nhận dạng mặt người.

8p advanger 04-05-2018 90 5   Download

Trình bày về lịch sử phát triển, các vấn đề khó khăn trong bài toán phát hiện khuôn mặt, ứng dụng của bài toán và độ đo đánh giá chất lượng. Tìm hiểu các hướng tiếp cận giải quyết bài toán, đồng thời tóm tắt, sơ lược về các phương pháp nghiên cứu và thành quả đạt được của các nhà nghiên cứu trong bài toán phát hiện khuôn mặt. Đi sâu vào hướng tiếp cận dựa theo thuật toán phân lớp Adaboost. Giới thiệu về các đặc trưng Haar-like của khuôn mặt, cách tính các đặc trưng Haar-like....

3p banhbeovodung 20-06-2013 130 10   Download

Khuôn mặt đóng vai trò quan trọng trong quá trình giao tiếp giữa người với người, và cũng mang một lượng thông tin giàu có, chẳng hạn có thể xác định giới tính, tuổi tác, trạng thái cảm xúc của người đó, ... hơn nữa khi khảo sát các đường nét trên khuôn mặt có thể biết được người đó muốn nói gì. Do đó, phát hiện là bước tiền đề quan trọng phục vụ công việc nhận dạng khuôn mặt sau này. Có rất nhiều phương pháp phát hiện khuôn mặt, AdaBoost và mạng Nơ-ron là một trong những...

68p dinhlan05011 22-05-2011 326 145   Download