弱分类器相关论文
Adaboost算法是目前较流行的机器学习算法,其通过构建一系列弱分类器组合成强分类器的方式广泛应用于人脸检测等领域。对于目前Ada......
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本文采用容积特征有效地分析视频。通过在视频的光流上计算容积特征实现了一个基于视频的人体动作检测系统。容积特征是静态图像的......
本文在自动人脸识别的框架下，对整个人脸识别过程分两部分述叙：人脸识别的前端处理和人脸识别。着重讨论了人脸识别的主要算法，并......
集成学习的主要思想是融合多个分类学习算法的分类性能来提高整体分类算法的泛化能力。构建一个具有多样性／差异度大的弱分类学习算......
视频中目标跟踪是计算机视觉研究领域的重要内容之一,受到广泛关注。由于目标跟踪中存在遮挡、尺度变化、形变、快速运动、背景复......
针对传统AdaBoost算法在单特征分类器训练时耗费时间长、弱分类器质量低的问题,本文提出一种基于双特征的改进型AdaBoost分类检测......
本文提出了一种名为DC-AdaBoost的集成算法,并通过算法组合的方式改进了SVM算法(l1+l2约束下的Ramp损失算法)。在集成学习中,前期......
学位
Freund和Schapire1995年提出的AdaBoost算法是Boosting家族最具有代表性的算法,其基本思想是利用一系列的弱分类器通过加权线性组......
学位
采用AdaBoost算法对魔术伽马望远镜数据集进行分类测试，通过实验证明了AdaBoost算法在多属性二分类问题中应用的可行性，并与其他分类......
现有图像分类机制一般将多类别分类问题划分成多个二类别分类问题的集合进行解决，类别数的多少直接影响着二值分类器的需求量。由于......
鉴于特征属性选择在网络流量分类中占据重要地位,为了确定最优特征子集,利用CFS作为适应度函数的改进遗传算法(GA-CFS),从网络流量......
研究提高人脸检测算法准确率问题,针对传统AdaBoost算法在人脸检测训练过程中出现的退化现象和识别率低的问题,提出了一种改进的Ad......
AdaBoost是机器学习中比较流行的分类算法。通过研究弱分类器的特性,提出了两种新的弱分类器的阈值和偏置计算方法,二者可以使弱分......
针对AdaBoost算法误检率及收敛速度问题,结合改进的细菌觅食优化算法的思想,提出一种基于改进细菌觅食的AdaBoost弱分类器优化权重......
为提高运动目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的跟踪算法。该算法利用类Haar特征构建若干弱分类器,然后级联......
分析了Adaboost弱分类器计算耗时的原因,并提出本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式,推导出弱分类器错误率的期望值,并......
摘要：Boosting是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的集成机器学习方法，并在模式分类领域有了广泛的应用。该文首先分析了Boos......
Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应......
工程实际中，往往通过对比两个AdaBoost算法在相同弱分类器数量条件下的错分率来比较算法性能，这样就忽略了在弱分类器数量增加时，错分......
针对机器人动作理解，设计基于强分类器的BP网络机器人动作理解系统，阐述了BP网络模型和AdaBoost算法并说明了弱分类器与强分类器的训......
本文对AdaBoost算法进行了介绍，并从整个数学推导过程中分析怎样挑选分类器并设置权值，最终通过一组弱分类器组合构成强分类器。......
在正则化多核学习中,稀疏的核函数权值会导致有用信息丢失和泛化性能退化,而通过非稀疏模型选取所有核函数则会产生较多的冗余信息......
针对活动星系核(AGN)光谱中发射线的不同特征,在恢复到静止系状态后的光谱上截取具有有效特征的波段范围,采用自适应增强(Adaboost......
AdaBoost算法是一种典型的集成学习框架,通过线性组合若干个弱分类器来构造成强学习器,其分类精度远高于单个弱分类器,具有很好的......
对于分类问题,基于大量有标签数据的监督学习研究已经取得了很多成果,但现实中想要获取充足的有标签样本非常困难.实际我们能获得......
Adaboost算法在人脸定位系统中已经取得了巨大的成功,该算法简单可靠、学习精度高,解决了实时检测的速度和精度的矛盾,而汽车牌照......
提出了一种新的基于集成学习算法Adaboost的手写体数字识别系统。Adaboost方法可以在仅比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度......
美国的Voila博士提出的基于Haar-like特征的人脸检测算法是一种具有巨大发展潜力的新算法,快速而准确。通过研究,认为这一算法还存......
近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用。但采用单阈值作弱分类器显得太弱难于适应复杂的统......
针对视频检索系统中目标持续移动从而影响检索精度的问题,提出一种基于视频剪辑查询融合时空金字塔匹配(spatio-temporal pyramid ......
针对双阈值型AdaBoost分类器存在搜索弱分类器过程复杂和训练耗时长的问题,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传寻优的双阈值型......
期刊
人脸是人体的一项重要的生物特征，人脸检测在人脸识别中起着非常重要的作用，人脸位置的检测结果的准确性可以有效地提高人脸识别率；人......
设计一个机器学习分类算法,实现对果蝇求偶行为的自动识别。在对图片规范化的基础上,提取图像局部二元模式统计特征与沃尔什特征获......
为提高行车安全性,结合驾驶员人眼开度特征开展了疲劳驾驶检测系统研究,提出采用AdaBoost算法实现人脸及人眼的定位方法。驾驶员视......
针对传统Adaboost算法存在样本训练耗时、误检率较高的问题,提出了一种基于改进Adaboost算法的人脸检测方法。首先,利用肤色分割对......
为避免硬间隔算法过分强调较难分类样本而导致泛化性能下降的问题,提出一种新的基于软间隔的AdaBoost-QP算法。在样本硬间隔中加入......
针对视频中人脸检测由于成像角度、天气状况、遮挡等因素造成检测准确率偏低以及深度学习模型计算复杂度高的问题,文中提出了一种......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
<正>随着生物识别技术尤其是人脸识别技术的不断发展和成熟,其在各个行业已经得到广泛的应用。在金融行业,目前人脸识别的应用也不......
人脸检测是计算机视觉领域的基础研究,在视频监控、自动人脸识别等领域有着重要应用价值。根据Adaboost方法的人脸检测算法因快速......
提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器......
人脸检测是模式识别与计算机视觉研究领域比较基础和重要的研究课题,在基于内容的图像与视频检索、视频监控、自动人脸识别以及智......
提出基于极端梯度提升树(eXtreme gradient boosting, XGBoost)算法的图像属性标注模型,以改善标注性能:提取图像局部二值模式(loc......
目前，随着信息技术的高速发展，人机智能交互系统的广泛应用，在验证身份、视频监控、公安档案管理等很多领域都有着广泛的应用。自动人......
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巡线机器人沿电力线行走时必须探测和识别各种障碍物，同时根据障碍类型规划越障行为。文章提出了一种基于Adaboost算法的架空输电线......
目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR......
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