【摘 要】
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针对传统AdaBoost算法的不足,分析了分类器训练耗时和训练过程中容易出现样本权重扭曲的问题,并提出了解决这一问题的有效方法。新方法主要对特征值和排序结果进行缓存以及对样本权重的更新规则进行适当调整。实验结果表明,使用该方法训练级联车牌检测器能较好地解决传统AdaBoost算法中所出现的权重扭曲及训练时间长的问题,在提高检测率的同时训练时间缩短了50%左右。
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针对传统AdaBoost算法的不足,分析了分类器训练耗时和训练过程中容易出现样本权重扭曲的问题,并提出了解决这一问题的有效方法。新方法主要对特征值和排序结果进行缓存以及对样本权重的更新规则进行适当调整。实验结果表明,使用该方法训练级联车牌检测器能较好地解决传统AdaBoost算法中所出现的权重扭曲及训练时间长的问题,在提高检测率的同时训练时间缩短了50%左右。
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