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  • 基于多模式弱分类器的AdaBoost

    以Haar特征训练判别式弱分类器, 以HOG特征训练生成式弱分类器, 以AdaBoost算法为桥梁, 采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器, 利用Caltech199...

  • 【免费】采用PHOG融合特征和多类别Adaboost分类器的行为识别

    摘要：为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体...

  • opencv Haar+AdaBoost分类器+Cascade

    Adaboost是一种迭代方法，其核心思想是针对不同的训练集训练同一个弱分类器，然后把在不同训练集上得到的弱分类器集合起来，构成一个最终的强分类器。Boost就是把一堆准确率跟随机数差不多的弱...

  • AdaBoost分类器笔记

    AdaBoost(自适应提升)：使用多个弱分类器组合得到强的分类器。其基本思想就是：1.现有一批训练样本，给定一些弱分类器类型( 不指定分类器的具体形式，只指定分类器的基本形式 )；2.初始给定每个样本点一样...

  • Adaboost分类器训练方法及系统

    本发明提供一种Adaboost分类器训练方法及系统。所述方法包括：通过第一训练集训练所述Adaboost分类器训练时需要用到的SVM分类器；使用训练出的SVM分类器提取第二训练集的样本特征；根据提取出的第二训练集的样本特征训练Adaboost分类...

  • Adaboost算法

    Adaboost--- ”Adaptive Boosting” （自适应增强） 是一种弱学习到强学习的算法，强弱指的是分类器。 弱学习器 —在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%。其

  • 集成学习(三)—— Boosting(Adaboost & Gradient Boosting)

    Adaboost、GBDT都是boosting Boosting 方法是一种用来提高弱分类 算法 准确度的方法，Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，...

  • 一种新的改进AdaBoost弱分类器训练算法

    一种新的改进AdaBoost弱分类器训练算法 分类器 点击文档标签，更多精品内容等你发现~ 知道了 kanoncom|2012-01-14|暂无评价|0|0|认领|VIP专享文档 VIP专享文档是百度文库认证用户/机构上传...

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