数字图像课程设计，其中包括论文和源程序，自己用MFC写了一个简单的界面，算法是基于Adaboost的

基于Adaboost和卷积神经网络的人脸检测方法对比分析，杨倩，谢东亮，本人脸检测一直是计算机视觉中研究最多的主题之一。基于Adaboost和基于卷积神经网络（Convolutonal Nenural Networks,CNN）的人脸检测一直是计�

源码，Adaboost

AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组

通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。

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实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯

Adaboost算法流程和证明.pdf

分级结构adaboost算法在无线传感器网络入侵检测中的.doc