[发明专利]AdaBoost级联分类器检测图像目标的方法

摘要

本发明涉及一种AdaBoost级联分类器检测图像目标的方法，属于目标检测技术领域。本发明通过优化所述训练样本库中正样本和负样本，用优化后的样本重新训练，得到最终的级联分类器，利用最终的级联分类器采用构造图像金字塔和缩放分类器结合的方式对图像目标进行检测，在保持检测性能的前提下可以进一步提高检测速度。 1

主权项

1.一种AdaBoost级联分类器检测图像目标的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于训练样本库和训练参数训练出一个基于AdaBoost的级联分类器；S2、优化所述训练样本库中正样本和负样本，用优化后的样本重新训练，得到最终的级联分类器；S3、利用最终的级联分类器采用构造图像金字塔和缩放分类器结合的方式对图像目标进行检测；步骤S2具体包括：S21、在训练样本库中挑选具有代表性的训练样本作为第一级AdaBoost分类器的训练样本，训练最终级联分类器的第一级AdaBoost分类器，所述具有代表性的训练样本是指清晰的正样本和与正样本差距大于预设判断标准的负样本；用第一级AdaBoost分类器对训练样本库中的正、负样本进行判别，把正确判别的正样本和错误判别的负样本作为下一级训练用的样本，训练得到下一级Adaboost分类器，依照此方法训练得到若干个AdaBoost分类器，将它们级联在一起作为一个AdaBoost级联分类器；S22、对AdaBoost级联分类器的每一级在全样本的训练样本库中进行性能分析，测试其检测率和误报率，得到每一级AdaBoost分类器的性能报告，根据性能报告得到从检测率小于100％，且误报率最低的一级开始进行正样本和负样本扩展，用扩展后的样本库重新进行后续级的分类器训练，得到最终的AdaBoost级联分类器。