一种改进的adaboost算法_adadaboost_图文第30卷第1期2007年1月计算机学 收稿日期:2004210222;修改稿收到日期:(,男,1975年生,博士研究生,:******@..丁晓青,女,1939年生,教授,博士生导师,研究领域为智能图文信息处理、模式识别、图像处理、,男,1925年生,教授,博士生导师,中国工程院院士,主要研究领域为数字通信、———ADAdaBoost李闯丁晓青吴佑寿(清华大学电子工程系北京 ,———,弱分类器的加权参数不但与错误率有关,, ADAdaBoost;目标检测;级联结构;弱分类器;加权参数中图法分类号TP391ARevisedAdaBoostAlgorithm———ADAdaBoostLIChuang DINGXiao2Qing WUYou2Shou(DepartmentofElectronicEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing 100084Abstract ,,,’falsealarmratesinthelowfalserejectionrateend, ADAdaBoost;objectdetection;cascadestructure;weakclassifier;weightedparameter1 ,人们往往只关心观测信号中某些特定的目标,比如雷达信号中敌方飞机的信号;,代表目标信号的正样本和代表背景信号的负样本在概率分布上是极度不均衡的,两者在重要性上也存在差异,,在设计分类器时,整体的分类错误率不再是决定性的指标,,在对分类器进行学习的过程中,容易得到足够的代表检测目标的正训练样本,但却难以得到能代表各种背景信号的足够的负样本集合,,(SVM来构建检测算法[1].Schneiderman提出了一个基于多尺度小波变换的贝叶斯分类器来进行检测[2].Rowley在人脸检测系统中使用的是神经网络的方法[3].Viola和Jones则提出了一个基于级联结构的AdaBoost分类器[4],级联结构由多级分类器组成,,
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