[发明专利]训练adaboost级联分类器的优化方法有效
| 申请号： | 201811517692.1 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN109740637B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 张羽;张昊 | 申请（专利权）人： | 天津津航技术物理研究所 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 周恒 |
| 地址： | 300308 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于分类器训练技术领域，具体涉及一种训练adaboost级联分类器的优化方法。本发明提出的训练adaboost级联分类器的优化方法通过提出的样本筛选方法在保证检测性能的同时明显减少了弱分类器的数量，避免了随机使用训练样本带来的弱分类器数量冗余的问题，从而提高了在应用平台上的实时性能。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 adaboost 级联 分类 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种训练adaboost级联分类器的优化方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：选标准正样本和标准负样本训练级联分类器的第一级；步骤2：根据级联分类器的上一级的判别样本的响应值筛选用于训练下一级分类器的正负样本。步骤3：对每级分类器多次筛选训练样本训练得到多个分类器,根据检测性能评价曲线和弱分类器数量联合筛选出每级最优分类器。步骤4：重复步骤2和3得到最优的级联分类器。
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