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[发明专利]基于多方向Gabor和Adaboost虹膜识别方法-CN201110421796.4有效
发明人：王琪;张祥德;单成坤;周军 -专利权人：北京天诚盛业科技有限公司
申请日： 2011-12-16 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多方向Gabor和Adaboost虹膜识别方法，包括：1）对归一化的虹膜图像分块提取二维Gabor特征编码并计算对应块的Hamming距离；以及2）使用Adaboost算法对步骤1）中得到的块其中特征提取采用同一尺度下八个方向的Gabor小波，同时将展开的虹膜图像进行分块，结合虹膜的整体和局部信息，同时提取整个虹膜图像和虹膜图像子模块的Gabor特征并且编码，然后将整体与局部结合起来形成多维特征向量，并且引入Adaboost
基于多方 gabor adaboost 虹膜识别方法

[发明专利]基于Adaboost的眼底图像微动脉瘤检测系统-CN201611128935.3有效
发明人：佘黎煌;李佳月;张石;王雅凡 -专利权人：东北大学
申请日： 2016-12-09 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Adaboost的眼底图像微动脉瘤检测系统，包括视网膜图像预处理单元、候选区域提取单元、特征提取与特征选择单元和分类单元；对获取的视网膜图像进行目标区域提取，并对目标区域图像进行处理；对预处理后的视网膜图像依次进行视盘提取、絮状物提取和血管提取，得到候选区域图像；对已知的候选区域图像进行特征提取，得到候选区域图像候选区域特征集；采用已知候选区域图像候选区域特征集作为输入，输入到Adaboost分类器进行训练，将待检测的候选区域图像输入到训练后的Adaboost分类器，得到检测结果。
基于 adaboost 眼底图像微动检测系统

[发明专利]基于学习的面向手机应用的舌像快速检测分割方法-CN201610250907.2有效
发明人：肖龙源;谢军伟;李稀敏;杨开涛 -专利权人：厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2016-04-21 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于学习的面向手机应用的舌像快速检测分割方法，其包括以下步骤：S1.手机端检测，其包括：S11.建立手机端Adaboost级联分类器，S12.提取舌像候选区域，S13.检测含舌像候选区域图像；S2.服务器端检测，其包括：S21.建立服务器端Adaboost级联分类器，S22.图像检测，S3.服务器端分割；其包括：S31.超像素分割，S32.计算概率图像，S33.概率图像分割。本发明在手机端检测与服务器端检测均基于学习的Adaboost级联分类器，能够实时精确检测出图像中的舌象，分采用适于手机图像的超像素分割准确分割出舌像。
基于学习面向手机应用快速检测分割方法

[发明专利]一种多阶段联合训练的体感游戏动作识别方法及系统-CN202111571304.X有效
发明人：陈胜俭;陈政霖;郑飞州 -专利权人：广州优刻谷科技有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： A63F13/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种多阶段联合训练的体感游戏动作识别方法，通过在游戏主机开发阶段、游戏软件开发阶段的联合训练实现对体感游戏的动作识别，包括：构建并训练能够识别元动作的CNN网络；构建并训练能够识别复杂动作的CNN‑seq2seq‑Adaboost得到游戏动作数据；根据元动作对游戏动作数据进行打断和标签标注；对上述进行打断和标签标注的游戏动作数据进行特征提取，并基于提取的特征生成动作识别数据；将生成的动作识别数据输入至训练好的CNN‑seq2seq‑Adaboost模型，CNN‑seq2seq‑Adaboost模型输出游戏动作识别结果。
一种阶段联合训练游戏动作识别方法系统

[发明专利]基于Adaboost的安卓恶意软件检测方法、系统及存储介质-CN202110935086.7有效
发明人：李树栋;张海鹏;吴晓波;韩伟红;方滨兴;田志宏;殷丽华;顾钊铨 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Adaboost的安卓恶意软件检测方法、系统及存储介质，本发明首先基于二进制APK样本文件，通过对原始数据层面的分析，使提取出安卓的权限、API、Intent，其中，权限和Intent使用词袋模型进行处理，生成权限和Intent特征向量，API使用TF‑IDF和bi‑gram进行处理，生成API特征向量，然后生成的API特征向量拼接到权限和Intent特征向量后面，形成新的向量；然后基于Adaboost本发明基于权限、Intent、API生成的特征向量和Adaboost算法，构建了一个准确、稳定、高效的安卓恶意代码检测模型，该模型可以对未知的安卓恶意软件进行检测。
基于 adaboost 恶意软件检测方法系统存储介质

[发明专利]一种基于Bayes-Adaboost改进算法的输电线路舞动预警方法-CN202110541168.3有效
发明人：刘善峰;郭志民;李哲;王超;梁允;姚德贵;苑司坤;杨磊;李帅;刘莘昱;吕中宾;卢明;王津宇;高阳;崔晶晶;张宇鹏;高超;耿俊成;张小斐;袁少光;毛万登;田杨阳 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;河南九域恩湃电力技术有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于Bayes‑Adaboost改进算法的输电线路舞动预警方法，包括：通过训练历史舞动故障训练集，采用Adaboost集成学习方法形成分类器，根据实时预测气象信息与输电线路不同的参数信息对于新增加的舞动故障样本，根据Bayes公式，会对模型进行修正，同时在模型中加入了能量累积对舞动的相关影响参数，以温度变化率与湿度变化率来体现，形成了一种基于Bayes‑Adaboost改进方法的舞动预警方法
一种基于 bayes adaboost 改进算法输电线路舞动预警方法

[发明专利]基于逻辑回归和增强学习的煤与瓦斯突出预测的方法-CN201911139793.4有效
发明人：阎馨;吴书文;屠乃威;徐耀松;朱永浩;付华 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于逻辑回归和增强学习的煤与瓦斯突出预测的方法，属于动态预测技术领域，该方法融合LR和Adaboost增强学习设计煤与瓦斯突出预测模型，采集煤与瓦斯突出的多种影响因素数据样本，训练基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型，在对煤与瓦斯突出灾害实时监测过程中，如果煤与瓦斯突出的预测结果与反馈的实际结果不一致时，则需要利用实时数据及其对应的实际结果更新样本数据，并对基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型重新进行训练学习，完成煤与瓦斯突出预测模型的修正。
基于逻辑回归增强学习瓦斯突出预测方法

[发明专利]基于分层选择性Adaboost-DNNs的图像分类模型建立、分类方法及系统-CN202110727273.6有效
发明人：赵玄润;章盼盼;梁伟;柏恒;张添祥;许鹏飞;聂卫科;郭军 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于分层选择性Adaboost‑DNNs的图像分类模型建立、分类方法及系统。方法包括：步骤1：获取图像数据集，标注图像数据集中的每张图像的类别，将图像分为训练集和验证集并设定训练集中每张图像的初始权重；步骤2：建立HS Adaboost‑DNNs模型，所述的HS Adaboost‑DNNs
基于分层选择性 adaboost dnns 图像分类模型建立方法系统

[发明专利]一种室内人员动作识别方法、系统、介质、设备及终端-CN202111455428.1有效
发明人：王勇;丁建阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L1/06 文献下载
摘要：WiFi接收端构造多个Hankel矩阵和相应的CSI张量，并对CSI张量进行分解获取特征量；在获取所有WiFi接收端的特征量后，利用MFB方法进行多模特征融合以刻画人员动作；构造动作特征数据集，对集成方法AdaBoost进行训练，直到模型所有参量达到最优，并利用训练好的AdaBoost方法识别室内人员的动作。本发明利用AdaBoost模型在显著特征量与人员动作之间建立了非线性映射关系，实现了室内人员动作识别的智能化、自动化处理。
一种室内人员动作识别方法系统介质设备终端

[发明专利]一种快速准确的正面人脸判别方法-CN200810218424.X无效
发明人：马争鸣;刘金葵;李静;莫丽娴;谭恒良 -专利权人：中山大学
申请日： 2008-10-17 - 公布日： 2009-03-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种利用Adaboost算法与肤色检测相结合来做正面人脸判别的方法，属于模式识别技术领域。本发明提出的算法首先利用Adaboost人脸分类器寻找人脸区域，再利用Adaboost眼睛分类器搜索眼睛区域，再基于肤色检测与质心计算方法确定眼眶中心，接着根据眼眶中心位置切割裸脸，最后利用眼睛位置与裸脸左右两侧窄条带肤色点数目比例来排除非正面姿态人脸
一种快速准确正面判别方法

[发明专利]用于使用ADABOOST学习算法来检测面部特征点的位点的方法、设备和计算机可读记录介质-CN201280058002.5在审
发明人： Y.J.昌;Y.C.朴 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2012-09-27 - 公布日： 2015-03-04 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本公开涉及使用Adaboost学习算法来检测面部特征点的位点。根据一些实施例，用于检测面部特征点的位点的方法包括：（a）使用由Adaboost学习算法选择的第一特征模式将子窗口图像归类为第一推荐特征点候选图像和第一非推荐特征点候选图像并且生成关于第一推荐特征点候选图像的第一特征点候选位点信息的步骤；以及（b）使用由Adaboost学习算法选择的第二特征模式将归类为所述第一非推荐特征点候选图像的所述子窗口图像重新归类为第二推荐特征点候选图像和第二非推荐特征点候选图像并且生成关于第二推荐特征点推荐候选图像的第二特征点候选位点信息的步骤
用于使用 adaboost 学习算法检测面部特征方法设备计算机可读记录介质

[发明专利]基于SAE-Adaboost的非预期故障诊断方法-CN202111266684.6在审
发明人：王华;王健新;张真卿;刘利国;严健;朱广青;孙锐;张建军;王卿义;李奇峰 -专利权人：国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了基于SAE‑Adaboost的非预期故障诊断方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取载体姿态数据；将所述载体姿态数据输入至第一故障提取模型，得到故障类型集合；所述第一故障提取模型为SAE模型；将所述故障类型集合输入至第二故障提取模型，得到非预期故障；所述第二故障提取模型为Adaboost
基于 sae adaboost 预期故障诊断方法

[发明专利]基于融合采样算法的21-三体综合症筛查系统-CN202210140543.8在审
发明人：李玲;荆瑞航;宋柬霏;黄玉兰;张海蓉 -专利权人：盐城吉研智能科技有限公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于医学筛查方法技术领域，具体涉及一种基于融合采样算法的21‑三体综合症筛查系统；是基于Adaboost改进的SMOTE算法、基于Adaboost的欠采样算法和支持向量机SVM机器学习模型的21‑
基于融合采样算法 21 综合症系统

[发明专利]基于Adaboost算法的交通高危人员识别方法-CN201810815618.1有效
发明人：吕伟韬;刘林;陈凝;饶欢 -专利权人：江苏智通交通科技有限公司
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Adaboost算法的交通高危人员识别方法，基于原始的交通违法数据与事故数据，采用Adaboost算法进行高危人员识别模型训练与校正，将人员违法属性信息输入模型，则能够实现高危人员的识别与预测
基于 adaboost 算法交通高危人员识别方法

[发明专利]一种具有荧光标记的核酸分型标准物及其制备方法和应用-CN201711339546.X有效
发明人：李生斌;伏东科;杨日华;李波 -专利权人：深圳华大法医科技有限公司
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： C12Q1/6876 文献下载
摘要：本发明首先保护一种核酸电泳标准物，由20个DNA片段组成；所述20个DNA片段的末端均具有荧光染料标记；所述20个DNA片段用于标识如下20种核酸大小：75bp、90bp、100bp、115bp、135bp、150bp、160bp、180bp、200bp、225bp、250bp、275bp、300bp、340bp、350bp、380bp、400bp、450bp、490bp、500bp。
一种具有荧光标记核酸标准及其制备方法应用