[发明专利]应用于模式识别的基于AdaBoost的特征抽取方法有效
| 申请号： | 200610012085.0 | 申请日： | 2006-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN1851729A | 公开（公告）日： | 2006-10-25 |
| 发明（设计）人： | 黄英;谢东海;王浩 | 申请（专利权）人： | 北京中星微电子有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 许志勇;颜涛 |
| 地址： | 100083北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于模式识别的基于AdaBoost的特征抽取方法，包括：(1)确定两类样本，根据输入样本数据，从中抽取高维备选特征；(2)确定一个针对单个特征训练的弱分类器集合，该集合中每一个弱分类器对应一个特征；(3)分别为所述两类训练样本设置初始权值；(4)从所述抽取的高维备选特征中，将所有当前未被选定的特征，利用与其对应的弱分类器，根据当前权值，输入训练样本进行训练；(5)根据训练结果，将错误率最小的预定数目个弱分类器对应的特征选定为当前轮次的特征挑选结果；(6)更新所有训练样本的权值，重新执行步骤(4)－(6)，直至执行完预定轮次。本发明解决了现有挑选方法中的高存储量以及高计算量的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 应用于 模式识别 基于 adaboost 特征 抽取 方法 | ||
【主权项】：
1、一种应用于模式识别的基于AdaBoost的特征抽取方法，从众多特征中挑选出最有效的特征，其特征在于，包括如下步骤：(1)确定两类样本，根据输入样本数据，从中抽取高维备选特征；(2)确定一个针对单个特征训练的弱分类器集合，该集合中每一个弱分类器对应一个特征；(3)分别为所述两类训练样本设置初始权值；(4)从所述抽取的高维备选特征中，将所有当前未被选定的特征，利用与其对应的弱分类器，根据当前权值，输入训练样本进行训练；(5)根据训练结果，将错误率最小的预定数目个弱分类器对应的特征选定为当前轮次的特征挑选结果；(6)更新所有训练样本的权值，重新执行步骤(4)-(6)，直至执行完预定轮次。
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