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该资源提供了一套完整的MATLAB代码，用于构建公司财务预警模型。模型采用BP-Adaboost算法，该算法结合了BP神经网络和Adaboost算法的优势，能够有效提高模型的预测精度和泛化能力。
为了提升自然场景图像的识别精度,结合bag-of-visual word模型,提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示,识别部分
摘要:Adaboost算法采用由弱到强的级联型分类器用以快速检测人脸。但在实际应用中计算量巨大。在PC机上用纯软件实现该算法得到的目标检测速度也难以达到实时。本文论述了一种采用像素积分计算阵列的人脸检
adaboost算法的matlab实现代码,已测试可正常运行
机器学习Adaboost实现代码
利用opencv实现的人脸检测,是基于harr特征和Adaboost算法。程序运行时只需要把你需要检测的图片放在此文件夹下,并修改名称与程序中的图片名称相同即可。经过自身使用,效果很好。
人脸检测步骤：打开摄像装置，读取opencv自图，带haar分类器，截取每一帧的照片，保存人脸进行预处理，代码简洁明了，适合借鉴学习。
用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库
这是基于haar的adaboost人脸检测 的 C 编程程序，可以直接运行。
adaboost算法的解释和说明,详细证明adaboost算法的证明
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