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基于计算机视觉的人体识别算法研究
摘 要
在计算机视觉和机器学习的领域中，图像人体识别是一个很热门的课题。图像人体识别被广泛运用于交通行人检测、自动驾驶、医学等领域，同时它也是进行人体的姿态估计等研究的重要环节。在本课题中，我们主要讨论在图像识别过程中所使用的特征提取方法以及boosting算法中典型的适合于分类和用于回归问题的Adaboost算法并通过对它们进行结合，生成一种适合于图像人体识别的方法。本文的主要研究成果如下：
提出了一种人体目标检测算法，该算法是利用了Haar特征提取算法进行特征提取，使用从属于Boosting算法的Adaboost来进行模型的训练与
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