【摘 要】
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针对在线Boosting算法难以在多类图像识别中使用的问题,提出了一种基于错误纠正输出编码（ECOC）的多类在线Boosting算法.该算法在计算弱分类器的错误率时借鉴ECOC的思想,引入了
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院智能科学系,机器感知与智能教育部重点实验室北京大学
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目(2011CB302400);国家自然科学基金(60635030)
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针对在线Boosting算法难以在多类图像识别中使用的问题,提出了一种基于错误纠正输出编码（ECOC）的多类在线Boosting算法.该算法在计算弱分类器的错误率时借鉴ECOC的思想,引入了一个类别标签映射函数;然后给出了在该映射函数下训练样本的权重及弱分类器的权重的计算与更新方法.通过在不同数据库上的对比实验,验证了文中算法是快速有效的,且具有较强的鲁棒性.
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