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为满足车辆检测实时性和准确性需求,将基于C4.5的决策树算法作为AdaBoost算法的弱分类器,产生一种速度快、识别率高的强分类器,称之为AdaBoost DT算法。算法训练多个决策树并将之作为弱分类器,之后通过改进级联架构的AdaBoost算法将若干弱分类器组合成一个强分类器。该算法特点在于：相对于广泛使用的以SVM作为弱分类器的算法,其以决策树作为分类器,速度提高了29%;通过在AdaBoost算法进行强分类器的形成阶段加入再判决函数,准确率提高了14.1%。 相似文献
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近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用,但Viola-Jones学习算法需要对级联分类器的每一个特征反复训练弱分类器显得非常缓慢。本文给出了一种新的级联检测器节点分类设计方法,首先将每个节点所有弱分类器的训练移到循环外,然后选择使强分类器有最小错误率的特征集代替选择单个最小加权误差的特征生成强分类器。实践表明该训练速度快于Viola-Jones的方法。 相似文献
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提出了一种基于分支定界算法的白细胞图像特征选择方法,该方法可有效降低特征空间的维数,加速分类器的速度.为验证方法的有效性,分别用106个原始特征和从106个特征中选择35个最优特征进行分类实验.结果表明,两种情况的分类效果无明显改变,有效缩短了分类器的分类时间. 相似文献
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《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(5)
针对传统的特征选择方法在非平衡数据集中分类效果不理想的问题,提出了一种适合非平衡数据分类的改进特征选择方法.该方法将集中度和分散度相结合,同时考虑到在文本长短不一时词频对文本分类的作用,得到一种新的词频归一化方法,实现了对传统特征提取方法的改进.另一方面,将三支决策思想引入到朴素贝叶斯算法,得到了NB-三支决策分类算法,并将该算法应用到非平衡数据集的分类.通过两组实验对比结果表明:改进特征选择方法较CHI和IG方法,处理非平衡度高的数据集分类效果较好;选取相同的特征选择方法和数据集,NB-三支分类器比NB-分类器的分类效果好.选用本文提出的改进特征选择方法和NB-三支分类器,在处理非平衡度高且文本长短不一的数据集时,分类效果有一定提升. 相似文献
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针对AdaBoost人脸检测算法分类器训练时Haar特征数目过多,导致训练过程过于耗时的问题,提出了一种基于“大T”型区域的AdaBoost人脸检测算法。通过提取500张人脸样本中的主要特征区域,投影到20×20的模板中,对重叠区域取其并集求得“大T”型特征筛选区域,以此模板优化Haar特征,使用于分类器训练的Haar特征集中于人脸面部的关键区域。实验结果表明,在LFW、PKU数据库中进行人脸检测,在不降低原始AdaBoost算法检测率的同时,对PKU数据库中的多人脸检测算法的漏检率有所改善,同时优化了算法训练时间。 相似文献
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李爽 《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(4)
图像特征提取方法以及分类器的选择是影响图像分类精确度的关键因素.传统算法利用单一的图像特征和浅层结构对图像进行分类,算法实现简单但结果精确度不高.针对这一情况,提出基于多特征融合和深度学习的图像分类算法.算法利用颜色矩、LBP和梯度直方图等算法提取图像的颜色、纹理以及形状特征,继而通过融合算法将这些不同属性的特征进行融合,作为深度学习网络的输入层.实验结果表明,相对于单特征浅层分类,算法在保证时效性的同时,图像分类精确度得到了提高,分类效果更加可靠. 相似文献
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针对不均衡数据处理问题,提出一种AdaBoost与在线连续极限学习机的集成算法。用在线连续极限学习机(OSELM)作为基分类器,根据AdaBoost集成各个基分类器,用AdaBoost集成分类器的权值,得出最终结果。实验结果表明,该方法具有较高的准确率。 相似文献
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为解决不同光照条件下皮肤难以检测的问题,提出一种基于代价敏感性CS-AdaBoost算法的皮肤分类器。通过对皮肤像素提取6个基于亮度值的像素特征,并循环选取特征,使用基于CS-AdaBoost算法程序训练最佳弱分类器,通过对所有最佳弱分类器的加权线性组合得到最终的皮肤分类器。由于在算法程序中引入了代价因子θ,使分类结果偏向总错分代价较小,即提高了皮肤样本的分类正确率。使用SDD皮肤数据库评估该皮肤分类器性能,结果表明,该皮肤分类器分类正确率达到了85%,比传统皮肤分类方法提高了5%。 相似文献
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为进一步提升方向梯度直方图-局部二值模式(HOG-LBP)特征融合的行人算法在检测精度以及加快融合后的算法检测速度,提出了一种基于级联特征分类器的行人检测算法。计算样本集的方向梯度共生直方图(CoHOG)特征和鲁棒局部二值模式(RLBP)特征,使用这两种特征训练两种特征弱分类器,并将两种特征融合训练CoHOG-RLBP特征弱分类器。针对算法中存在的特征维数过高导致算法检测速度慢的问题,将各特征分类器以不同数量进行级联,构建一个6级特征弱分类器组成的级联特征分类器实现对行人目标的检测,同时使用soft-NMS算法对输出的检测窗口进行融合。在INRIA行人数据集上进行实验,实验结果表明本文算法有效提高了检测的精度与速度。 相似文献
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针对齿轮常见故障及信号在传统EMD算法分解中产生的端点效应,提出一种基于改进经验模态分解（EMD）与快速独立分量分析（FastICA）—样本熵的齿轮故障特征提取方法。首先对信号进行EMD分解,得到一系列IMF分量和残余量,在此过程中通过匹配差别最小的极值包络线段确定端点处极值,然后从每个信号中分别选取周期性明显的分量与原始信号组成混合信号作为FastICA的输入,获得ICA计算后的分量,最后分别计算EMD分量与各独立分量的样本熵。实验结果表明,改进后的EMD算法可以有效改善端点效应问题,并通过与EMD—样本熵的对比,表明FastICA—样本熵能更明显、稳定地反映齿轮故障,因此可作为一种有效的故障特征。 相似文献
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采用改进的BP网络分类器对CD4细胞图像进行识别.首先对图像进行了预处理,分析了图像的特征,然后通过增L减R法选择,介绍了BP网络分类器和LM算法的原理,构建了基于LM算法的BP网络分类器,较好地实现了CD4细胞的识别. 相似文献
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以＂合成空间理论＂为理论背景,研究汉英表量结构中隐喻的分类与认知解读问题。根据输入空间的不同,从认知角度将汉英表量结构中的隐喻分为两类：显性隐喻和隐性隐喻。显性隐喻是通过＂量词＂和＂名词＂两个输入空间之间的概念整合进行建构的,而隐性隐喻是通过量词所描述的＂原型名词＂和表量结构中的＂名词＂两个输入空间之间的概念整合进行建构的。 相似文献
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为了提高图像检索系统的精度,提出了一种基于多种异质特征的新颖哈希函数学习方法．该方法首先利用特征空间中相似样本与非相似样本分布的不平衡性来提升每个弱分类器的性能,从而建立非对称的Boosting框架;然后将一种基于异质特征子空间学习的线性判别弱分类器融入该框架下,并利用每轮算法中的误判样本的信息来依次学习紧致且平衡的哈希编码．该方法能有效地融合具有互补功能的不同模态的信息,实现了检索系统的性能提升．在2个公开数据集上的实验结果表明该方法优于其他算法,由此看出增加多源异质特征和利用不平衡性学习紧致哈希编码都可以大大提高图像检索的精度． 相似文献
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基于K-均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果，用它可以很准确的对训练样本进行分类，此方法是将K-均值算法应用于训练数据的聚类，对每个聚类的半径和聚类的中心都是可计算的，而模糊系统设计方法就是用模糊度来描述聚类，对训练数据进行高效且准确的分类，这种方法有下面几个特点：(a)不要预定义参数；(b)训练时间短；(c)简单；最后用一个例子对这种模糊分类器进行分析验证。 相似文献
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JIANG Ren-jie QI Fei-hu XU Li WU Guo-rong ZHU Kai-hua 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(4):568-574
This paper proposes a learning-based method for text detection and text segmentation in natural scene images. First, the input image is decomposed into multiple connected-components (CCs) by Niblack clustering algorithm. Then all the CCs including text CCs and non-text CCs are verified on their text features by a 2-stage classification module, where most non-text CCs are discarded by an attentional cascade classifier and remaining CCs are further verified by an SVM. All the accepted CCs are output to result in text only binary image. Experiments with many images in different scenes showed satisfactory performance of our proposed method. 相似文献
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Input and output in second language acquisition are closely related. Input is the essential preparation for output, while output is the purpose of input, and in turn promotes input. They complement each other and help to improve students' linguistic competence. Comprehensible input and output are equally important in language learning. Therefore, it is unwise to ignore the roles of output in pedagogical situation. 相似文献
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为了探索悲伤刺激下的关键情感神经回路,利用功能核磁共振信号进行了动态因果建模．在Papez环路和相关先验知识的基础上建立情感环路的固有连接模型,并相应建立了3个调节连接模型．在这些模型中,实验刺激作用于不同的连接点,它们对脑区间的神经活动影响及对神经活动的调节方式都各自不同．然后通过贝叶斯模型比较,选出了最优模型．从群组分析中发现抑郁症患者前扣带回至右额下回的固有连接和调节连接均显著强于健康被试．随后将这些功能连接参数作为特征用于抑郁症分类,其中SVM分类器的准确率为80．73％．这也在一定程度上验证了功能连接用于抑郁症识别的有效性,并为抑郁症临床诊断提供了新的思路． 相似文献