Original title:
Aplikace algoritmu AdaBoost
Translated title:
Application of AdaBoost
Authors:
Wrhel, Vladimír ; Šilhavá, Jana (referee) ; Hradiš, Michal (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2008
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
V této práci jsou uvedeny základy klasifikace a rozpoznávání vzorů. Zaměříme se především na algoritmus AdaBoost, který slouží k vytvoření silné klasifikační funkce pomocí několika slabých klasifikátorů. Seznámíme se taktéž s některými modifikacemi AdaBoostu. Tyto modifikace zlepšují některé z vlastností AdaBoostu. Podíváme se taktéž na slabé klasifikátory a příznaky k nim použitelné. Zvláště se podíváme na Haarovy příznaky. Probereme možnosti použití zmíněných algoritmů a příznaků při rozpoznávání výrazu obličeje. Popíšeme si situaci mezi databázemi výrazů obličejů. Nastíníme možnou implementaci aplikace rozpoznávání výrazů obličeje.
Basics of classification and pattern recognitions will be mentioned in this work. We will focus mainly on AdaBoost algorithm, which serves to create a strong classifier function by some weak classifiers. We shall get acquainted with some modifications of AdaBoost. These modifications improve some of AdaBoost attributes. We shall also look into weak classifiers and features applicable to them. We shall especially look into the Haar- likes features. We shall discus possibilities of using the mentioned algorithms and features in facial expression recognition. We shall describe the situation between facial expression databases. We shall draw out a possible implementation of application of facial expression recognition.
Keywords:
AdaBoost; Classification; classifier; facial expression recognition; Gabor wavelet; Haar-like features; Neural nets; OpenCV; pattern recognition; AdaBoost; Gáborovy vlnky; Haarovy příznak; Klasifikace; klasifikátor; neuronové sítě; OpenCV; rozpoznávání vzorů; rozpoznávání výrazu obličeje
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/52922