[发明专利]基于冗余特征消减AdaBoost分类器的物体检测方法无效
| 申请号： | 201110049377.2 | 申请日： | 2011-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN102129565A | 公开（公告）日： | 2011-07-20 |
| 发明（设计）人： | 闻佳;李超;余建;郭信谊;熊璋 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人： | 王顺荣;唐爱华 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于冗余特征消减AdaBoost分类器的物体检测方法，(1)分类器训练：在初次使用AdaBoost分类器之前需要使用一个丰富完备特征集和大量的训练样本对分类器进行训练，使用了基于权重的冗余特征消减对传统训练过程进行了改进；(2)物体特征提取：使用特征提取算法提取需要检测的物体的特征，如haar特征；(3)输入特征：将在(2)中得到的特征输入训练完毕的分类器；(4)得到检测结果：分类器对输入的特征进行二元分类，确定输入的特征是否属于待检测的物体，输出检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 冗余 特征 消减 adaboost 分类 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
基于冗余特征消减AdaBoost分类器的物体检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)分类器训练：在初次使用AdaBoost分类器之前，使用基于权重的冗余特征消减对传统训练过程进行改进，对分类器进行训练，同时进行特征选择；(2)物体特征提取：使用特征提取算法提取需要检测的物体的特征，；(3)输入特征：将在步骤(2)中得到的特征输入步骤(1)训练完毕的分类器；(4)得到检测结果：分类器对输入的特征进行二元分类，确定输入的特征是否属于待检测的物体，输出检测结果。
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