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  • 基于AdaBoost算法的目标检测

    目标检测在自动化控制领域具有广泛的应用.AdaBoost是一个构建准确分类器的学习算法.文章改进了AdaBoost算法,并将其运用于目标检测中.改进的算法不但保持了原来的准确性,而且速度也大大提高,更适合采集装置的实时处理要求.实验...

  • 基于PSO的改进AdaBoost人脸检测算法

    针对传统的AdaBoost分类算法弱分类器性能差、训练时间长的问题,提出一种基于粒子群寻优(PSO)的AdaBoost分类算法.首先,采用双阈值的弱分类器代替原始的单阈值弱分类器,建立新的弱分类器结构;其次,通过粒子群寻优的方式搜索最...

  • 提升方法：GBDT、XGBOOST、AdaBoost

    Table of ContentsGBDT提升的概念提升算法梯度提升决策树 GBDTXGBOOSTAdaBoost误差分析参考文献GBDT_适当基函数的线性组合有哪些

  • MK

    原文格式 PDF 正文语种 chi 中图分类 TP181;关键词多核核函数;最小二乘支持向量机;AdaBoost算法;神经网络;拉格朗日函数;分类精度;入库时间 2022-08-18 00:30:27

  • 局部二元Haar特征Kadane多阈值AdaBoost面部分类识别

    其次,针对单阈值弱学习算法不能充分利用局部二元Haar特征信息,造成分类精度较低的问题,提出基于Kadane优化的多阈值AdaBoost分类器,实现局部二元Haar特征表示下的面部高精度识别;最后...

  • 不均衡数据集中基于Adaboost的过抽样算法

    为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能,该文融合了提升和过抽样的优点,提出了基于提升算法Adaboost的过抽样算法MCMO-Boost,并且将其与决策树算法C4.5、提升算法Adaboost和过抽样算法SMOTE进行了实验比较与分析.结果表明...

  • 基于SVM

    提出了一种基于SVM-AdaBoost算法的行人检测方法。该方法是通过改进和扩展Haar-like特征值，对AdaBoost级联分类器的算法加以改进，使用SVM作为AdaBoost的弱分类器，通过选择确定合适的核函数参数，提高分类精度，减少训练时间。实...

  • 基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测

    在传统的Adaboost分类器算法中,采用色彩直方图或空间直方图作为提取特征,但这并不能充分描述图像目标的特征,导致了目标检测和跟踪出现偏差.提出了一种基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测算法,使用空间分布和纹理信息作为提取特...

  • 采用MEA

    针对工程结构可靠性设计中算法和计算存在的问题,提出基于MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型的可靠性求解方法.运用思维进化算法(MEA)求解训练集权值和阈值优化的BP神经网络,并构造为弱预测器函数.然后,运用AdaBoost算法将多...

adaboost中文是什么

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