闽江学院学报
閩江學院學報
민강학원학보
JOURNAL OF MINJIANG UNIVERSITY
2014年
2期
74-79
,共6页
AdaBoost算法%联合特征空间%分类器%车辆检测
AdaBoost算法%聯閤特徵空間%分類器%車輛檢測
AdaBoost산법%연합특정공간%분류기%차량검측
Adaboost算法通过特征选择把一组弱分类器组合成强分类器,并已成功地应用在人脸识别中.遵循Adaboost算法的基本思想,提出在联合空间进行Haar类特征的选择,并把该算法应用在车辆的检测中.使用基于联合特征空间的Adaboost算法,可以改善检测器的可靠性和快速性.实验结果表明与传统的Adaboost算法相比,可以提高分类器的目标击中率和降低虚警率.
Adaboost算法通過特徵選擇把一組弱分類器組閤成彊分類器,併已成功地應用在人臉識彆中.遵循Adaboost算法的基本思想,提齣在聯閤空間進行Haar類特徵的選擇,併把該算法應用在車輛的檢測中.使用基于聯閤特徵空間的Adaboost算法,可以改善檢測器的可靠性和快速性.實驗結果錶明與傳統的Adaboost算法相比,可以提高分類器的目標擊中率和降低虛警率.
Adaboost산법통과특정선택파일조약분류기조합성강분류기,병이성공지응용재인검식별중.준순Adaboost산법적기본사상,제출재연합공간진행Haar류특정적선택,병파해산법응용재차량적검측중.사용기우연합특정공간적Adaboost산법,가이개선검측기적가고성화쾌속성.실험결과표명여전통적Adaboost산법상비,가이제고분류기적목표격중솔화강저허경솔.
