[发明专利]Adaboost分类器在线学习方法及系统在审
| 申请号： | 201310202058.X | 申请日： | 2013-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN103593672A | 公开（公告）日： | 2014-02-19 |
| 发明（设计）人： | 雷明;万克林 | 申请（专利权）人： | 深圳市智美达科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 何平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种Adaboost分类器在线学习方法和系统。所述方法包括：采用离线训练得到的强分类器进行目标检测，并得到目标检测结果；采用背景模型进行目标检测，得到运动目标；将强分类器得到的目标检测结果与背景模型检测得到运动目标进行比较，得到错分类器的目标；将所述错分类器的目标作为在线训练样本，进行在线训练，得到更新后的强分类器。上述Adaboost分类器在线学习方法和系统，通过将离线分类器检测的目标结果与背景模型检测的运动目标进行比较，得到错分类器的目标，将错分类器的目标作为在线训练样本，得到更新后的强分类器，有效提高了目标检测分类器的泛化性能，使其能够适应运行时的监控场景，提高了检测率，降低了误报率。 | ||
| 搜索关键词： | adaboost 分类 在线 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
一种Adaboost分类器在线学习方法，包括：采用离线训练得到的强分类器进行目标检测，并得到目标检测结果；采用背景模型进行目标检测，得到运动目标；将强分类器得到的目标检测结果与背景模型检测得到运动目标进行比较，得到错分类器的目标；将所述错分类器的目标作为在线训练样本，进行在线训练，得到更新后的强分类器。
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