基于Floatboost的多角度目标识别

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基于 PCA、ICA 的特征提取方法,研究 Adaboost、Floatboost 算法的多角度分类器设计问题。在对图像进行主成分分析和独立成分分析后,针对多姿态角目标识别问题,提出了角度优先粗分类的设计方法,并给出系统流程,最后,就几种特征提取和分类器算法的选取进行了比较。结果显示, 基于 Floatboost 算法的多角度分类器在一定程度上解决了目标视角和小样本的问题,可满足系统需求, 在实际应用中有较高的参考价值。
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