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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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

介绍通过视频实时采集图像和行为识别来实现舌控鼠标系统。首先利用Adaboost和Lucas-Kanade算法实现实时人脸的识别与跟踪，然后提出了脸部器官定位的算法。通过舌头的行为识别来控制鼠标系统。实验表明该系统能较好完成鼠标操作基本功能，具备实时性和稳定性。

现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130~150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。

这篇论文讲述了基于haar特征的adaboost算法，具体介绍实现人脸检测的过程

说明文档内容： 第一章 概述：1）研究背景和现状；2）情感分析的概念 第二章 微博的获取与清理：1）微博的反爬虫机制；2）微博的获取；3）微博的分词与降噪 第三章 SVM初步分类：1）svc；2）实验 第四章 利用贝叶斯定理进行情感分析 第五章 利用AdaBoost加强分类器 第六章 总结与展望

BP神经网络可以解决地表沉陷等非线性关系问题，为了更精确地进行地表沉陷变形预测，引入Adaboost算法对BP神经网络进行改进，并运用Matlab R2014a建立基于Adaboost的BP神经网络地表沉陷预测模型。首先通过BP神经网络进行训练、测试，经过多次迭代，将每个BP神经网络作为一个弱预测器加权组合，形成强预测器，并首次对青岛地铁3号线保河区间隧道进行地表下沉值预测。预测结果表明：Adaboost的BP神经网络预测下沉值的平均绝对误差为0.585 3 mm，平均相对误差为5.82%，与BP神经网络预测相比，绝对误差降低了2.594 7 mm，相对误差降低了27.46%，由此表明Adaboost的BP神经网络适用于地表沉陷预测，且预测精度更高。

Adaboost算法的人脸检测(有论文)_人脸识别_OPENCV_C++