lbp演算法

❶ 怎樣計算統一lbp佔lbp的比例

不通用 LBP 3200使用硒鼓型號為EP-26， LBP 2900使用硒鼓型號為CRG303（和HP 2612A通用）兩種型號的硒鼓單從外觀上就可以區別琺償粹鍛誄蹬達拳憚嘩出明顯的不同，無法通用

❷ 大神~誰有用c++編譯的基於lbp運算元的圖像檢索演算法的編碼程序

基於lbp運算元的圖像檢索演算法的編碼程序這個問題不是很大，

❸ 佳能LBP3000列印機的使用方法

選擇你列印的文件，點擊列印，一般默認的就是你這台列印機的驅動，要是不是就選擇一下，這樣就可以列印了！

求採納

❹ pca lbp lda哪個演算法好

我把訓練樣本和測試樣本的數據用PCA降維後,直接用歐式距離計算訓練向量和測試向量的距離,發現准確率一點都不比LDA差。LDA的主要優點是不是在於降維?

❺ 佳能列印機lbp2900安裝的方法是怎樣的

下載對應的驅動版本 lbp2900 win732 64 或lbp2900 XP，需要解壓的解壓後得到安裝程序，進行Setup安裝驅動，連接USB線等待檢測，安裝成功，測試，，，

❻ 基於lbp的adaboost人臉檢測中弱分類器是怎麼生成的

Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器(強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。使用adaboost分類器可以排除一些不必要的訓練數據特徵，並將關鍵放在關鍵的訓練數據上面。
目前，對Adaboost演算法的研究以及應用大多集中於分類問題，同時近年也出 現了一些在回歸問題上的應用。就其應用Adaboost系列主要解決了: 兩類問題、 多類單標簽問題、多類多標簽問題、大類單標簽問題，回歸問題。它用全部的訓練樣本進行學習。
該演算法其實是一個簡單的弱分類演算法提升過程，這個過程通過不斷的訓練，可以提高對數據的分類能力。整個過程如下所示：
1. 先通過對N個訓練樣本的學習得到第一個弱分類器 ；
2. 將 分錯的樣本和其他的新數據一起構成一個新的N個的訓練樣本，通過對這個樣本的學習得到第二個弱分類器 ；
3. 將 和 都分錯了的樣本加上其他的新樣本構成另一個新的N個的訓練樣本，通過對這個樣本的學習得到第三個弱分類器 ；
4. 最終經過提升的強分類器 。即某個數據被分為哪一類要通過 ， ……的多數表決。
2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)演算法
對於boosting演算法，存在兩個問題：
1. 如何調整訓練集，使得在訓練集上訓練的弱分類器得以進行；
2. 如何將訓練得到的各個弱分類器聯合起來形成強分類器。
針對以上兩個問題，adaboost演算法進行了調整：
1. 使用加權後選取的訓練數據代替隨機選取的訓練樣本，這樣將訓練的焦點集中在比較難分的訓練數據樣本上；
2. 將弱分類器聯合起來，使用加權的投票機制代替平均投票機制。讓分類效果好的弱分類器具有較大的權重，而分類效果差的分類器具有較小的權重。
Adaboost演算法是Freund和Schapire根據在線分配演算法提出的，他們詳細分析了Adaboost演算法錯誤率 的上界，以及為了使強分類器 達到錯誤率 ，演算法所需要的最多迭代次數等相關問題。與Boosting演算法不同的是，adaboost演算法不需要預先知道弱學習演算法學習正確率的下限即弱分類器的誤差，並且最後得到的強分類器的分類精度依賴於所有弱分類器的分類精度， 這樣可以深入挖掘弱分類器演算法的能力。
Adaboost演算法中不同的訓練集是通過調整每個樣本對應的權重來實現的。開始時，每個樣本對應的權重是相同的，即 其中 n 為樣本個數，在此樣本分布下訓練出一弱分類器 。對於 分類錯誤的樣本，加大其對應的權重；而對於分類正確的樣本，降低其權重，這樣分錯的樣本就被突出出來，從而得到一個新的樣本分布 。在新的樣本分布下，再次對弱分類器進行訓練，得到弱分類器。依次類推，經過 T 次循環，得到 T 個弱分類器，把這 T 個弱分類器按一定的權重疊加（boost）起來，得到最終想要的強分類器。
Adaboost演算法的具體步驟如下：
1. 給定訓練樣本集 ，其中 分別對應於正例樣本和負例樣本； 為訓練的最大循環次數；
2. 初始化樣本權重 ，即為訓練樣本的初始概率分布；
3. 第一次迭代：
(1) 訓練樣本的概率分布 下，訓練弱分類器：
(2) 計算弱分類器的錯誤率：
(3) 選取 ，使得 最小
(4) 更新樣本權重：
(5) 最終得到的強分類器：
Adaboost演算法是經過調整的Boosting演算法，其能夠對弱學習得到的弱分類器的錯誤進行適應性調整。上述演算法中迭代了 次的主循環，每一次循環根據當前的權重分布 對樣本x定一個分布P，然後對這個分布下的樣本使用若學習演算法得到一個錯誤率為 的弱分類器 ，對於這個演算法定義的弱學習演算法，對所有的 ，都有 ，而這個錯誤率的上限並不需要事先知道，實際上 。每一次迭代，都要對權重進行更新。更新的規則是：減小弱分類器分類效果較好的數據的概率，增大弱分類器分類效果較差的數據的概率。最終的分類器是 個弱分類器的加權平均。
第一部分:演算法的產生
1996年Yoav Freund在Experiments with a New Boosting Algorithm中提出了AdaBoost.M1和AdaBoost.M2兩種演算法.其中,AdaBoost.M1是我們通常所說的Discrete AdaBoost;而AdaBoost.M2是M1的泛化形式.該文的一個結論是:當弱分類器演算法使用簡單的分類方法時,boosting的效果明顯地統一地比bagging要好.當弱分類器演算法使用C4.5時,boosting比bagging較好,但是沒有前者的比較來得明顯.
文獻中記錄的.M1演算法
初始
1.獲得一組樣本(X)和它的分類(Y)和一個分類器(weaklearn).
2.賦予平均的權值分布D(i)
進入循環:T次
1. 賦予弱分類器權值D(i),使用弱分類器獲得樣本(X)到分類(Y)上的一個映射.(就是把某個X歸到某個Y類中去)
2. 計算這個映射的誤差e.e=各個歸類錯誤的樣本權值之和.如果e>1/2那麼弱分類器訓練失敗,挑出循環,訓練結束(這在二值檢測中是不會發生的,而多值的情況就要看分類器夠不夠強健了)
3. 設B = e / ( 1 - e ).用於調整權值.因為e<1/2.因此0<B<1
4. 如果某樣本分類正確,該樣本的權值就乘以B讓權值變小;如果分類錯誤,就讓該樣本的權值乘以B^-1或者不變,這樣就讓分類正確的樣本權值降低,分類錯誤的樣本權值升高,加強了對較難分類樣本的分類能力
5. 權值均衡化
循環結束
1. 最終的分類器是,當一個X進入時,遍歷所有Y,尋找使(h(x)=y的情況下,log(1/B)之和)最大者即是輸出分類y
M2相比於M1的改進是允許弱分類器輸出多個分類結果,並輸出這幾個分類結果的可能性(注意,這里不是概率)
.M2的流程是
1.獲得一組樣本(X)和它的分類(Y)和一個分類器(weaklearn).
2.對於某個樣本Xi將它的分類歸為一個正確分類Yi和其他不正確分類Yb
3.樣本權值進行如下分布首先每個樣本分到1/m的權值,然後每個不正確分類分到(1/m)/Yb的個數.也就是說樣本權值是分到了每個不正確的分類上
進入循環
1. 求每個樣本的權值,即每個樣本所有不正確的分類的權值和,再求每個樣本錯誤分類的權值,即不正確分類的權值除以該樣本的權值.最後將每個樣本的權值歸一化
2. 將樣本權值和某樣本的不正確分類的權值輸入到weaklearn,獲得弱分類器的輸出為各個分類的可能值
3. 計算偽錯誤率:公式見上
4. 更新權值
退出循環
最終的強分類器: 圖貼不出來了...
1999年, ROBERT E. SCHAPIRE和YORAM SINGER,於Machine Learning發表論文: Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions.提出了更具一般性的AdaBoost形式.提出了自信率以改善AdaBoost的性能.並提出了解決多標簽問題的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR演算法,其中AdaBoost.MH演算法的一種形式又被稱為Real Boost演算法.
事實上:Discrete AdaBoost是指,弱分類器的輸出值限定在{-1,+1}，和與之相應的權值調整，強分類器生成的AdaBoost演算法；Real AdaBoost是指，弱分類器輸出一個可能度，該值的范圍是整個R, 和與之相應的權值調整，強分類器生成的AdaBoost演算法。事實上，Discrete到Real的轉變體現了古典集合到模糊集合轉變的思想
至於Gentle AdaBoost.考慮到(AdaBoost對」不像」的正樣本權值調整很高,而導致了分類器的效率下降),而產生的變種演算法.它較少地強調難以分類的樣本.

❼ win7如何連接canon LBP2900列印機

win7連接canonLBP2900列印機的方法如下：

工具／原料：筆記本電腦，列印機。

1、點擊電腦右下角的開始圖標，然後再點擊「控制面板」。

(7)lbp演算法擴展閱讀：

canonLBP2900列印機的使用注意事項

1、列印機機殼必須有良好的接地導線。否則，列印機產生靜電會使機器性能不穩，影響出樣質量，嚴重時會損壞機器和擊傷人。

2、列印機內高壓較多，溫度較高，不能隨便打開機殼。

3、此機器功率較大，溫控可控硅解發頻率高，最好單獨使用一台穩壓電源。

4、在使用過程中發生卡紙時。一定先確定卡紙部位，然後輕輕的、用巧力將卡紙取出。否則，會損壞有關部位或紙屑留在機器內影響出樣質量。

5、列印機用紙，最低不能低於52g／平方米，最高不能超過130g／平方米，最好是用膠版紙或復印紙。銅版紙不能用於激光列印機，主要是印字過程中加溫定形造成銅版起泡，影響使用。

6、列印機工作結束後，維護清潔工作十分重要。對光學部分的清理特別要注意不能碰撞，金屬工具等不能觸碰鼓芯，以免造成永久性的破壞。在清理中，注意激光器為不可見光，要注意保護眼睛。

7、用戶可根據生產需要自行定期更換硒鼓芯、重復裝入墨粉，硒鼓體就可多次使用；或簡單清理即可獲得高質量的文字、圖形等。

❽ 如何計算旋轉不變lbp特徵維數

圓形LBP運算元

基本的LBP運算元的最大缺陷在於它只覆蓋了一個固定半徑范圍內的小區域，這顯然不能滿足不同尺寸和頻率紋理的需要。為了適應不同尺度的紋理特徵，並達到灰度和旋轉不變性的要求，Ojala等對
LBP 運算元進行了改進，將 3×3鄰域擴展到任意鄰域，並用圓形鄰域代替了正方形鄰域，改進後的 LBP 運算元允許在半徑為 R
的圓形鄰域內有任意多個像素點。從而得到了諸如半徑為R的圓形區域內含有P個采樣點的LBP運算元；

❾ opencv人臉識別用哪種方法比較好EigenfacesFisherfacesLBP

在視頻流中進行人臉檢測，把檢測出的人臉送入識別系統中進行人臉識別，並給出識別信息：是陌生人；是已經注冊的。linux環境下先配置好opencv吧。