[发明专利]自适应增强(AdaBoost)分类器中的高效决策树遍历有效
| 申请号： | 201680039290.8 | 申请日： | 2016-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN107851197B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | S·加干纳坦;P·K·斯瓦米 | 申请（专利权）人： | 德克萨斯仪器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F15/173;G06V10/764;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 赵志刚;赵蓉民 |
| 地址： | 美国德*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 在用于对象分类的方法的所描述的示例中，该方法在单指令多数据(SIMD)处理器上实现的基于决策树的自适应增强(AdaBoost)分类器中执行，该方法包括：接收(700)特征向量，该特征向量从耦合到该SIMD处理器的存储器中的图像中的N个连续窗口位置中提取；以及通过该AdaBoost分类器使用特征向量和该SIMD处理器的向量指令同时评估(708)该N个连续窗口位置，其中该AdaBoost分类器同时遍历(714)该N个连续窗口位置的决策树，直至该N个连续窗口位置分类完成(712)。 | ||
| 搜索关键词： | 自适应 增强 adaboost 分类 中的 高效 决策树 遍历 | ||
【主权项】：
一种用于对象分类的方法，所述方法在单指令多数据处理器即SIMD处理器上实现的基于决策树的自适应增强分类器即AdaBoost分类器中执行，所述方法包括：接收特征向量，所述特征向量从耦合到所述SIMD处理器的存储器中的图像中的N个连续窗口位置中提取，其中N是所述SIMD处理器的向量宽度除以特征的位尺寸，并且其中特征向量包括N个特征值，一个特征值用于所述N个连续窗口位置中的每个窗口位置；以及通过所述AdaBoost分类器使用所述特征向量和所述SIMD处理器的向量指令同时评估所述N个连续窗口位置，其中所述AdaBoost分类器同时遍历所述N个连续窗口位置的决策树，直至所述N个连续窗口位置分类完成，其中决策树包括多个节点、每个节点的阈值和多个叶，每个叶包括部分分数。
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