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为提升极化合成孔径雷达(SAR)地物分类精度,提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机(SVM)结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器,该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重,分类能力越强则权重越高,从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性,获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选,用筛选后的特征训练SVM分类器,获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明,该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。 相似文献
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近年来Adaboost算法被成功地用于人脸检测中,本文给出了一种基于加权最小平方误差boosting算法的人脸检测。首先本方法在每一次循环中用加权最小平方误差准则训练弱假设,与原始Adaboost算法不同的是弱假设的生成不仅用于预测分类,而且用于估计每次预测的自信率,然后由这组合自信率的弱假设集成构造出强分类器。实践表明基于加权最小平方误差boosting算法的分类器有较高的检测率和较低的正样本误检率。 相似文献
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宋晓秋 《绵阳师范高等专科学校学报》2013,(11):79-82
文章提出了一种新的将肤色算法与AdaBoost算法结合起来的人脸检测算法．算法主要是将用肤色检测算法得到的肤色特征,做为一种新的矩形特征加入到AdaBoost算法的训练过程中．新算法提高了人脸检测的正确率,降低了误检率,新算法的鲁棒性更强． 相似文献
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介绍了AdaBoost人脸检测算法以及人脸符合的几何规则。考虑到使用AdaBoost人脸检测算法存在计算量比较大的问题,因此文中提出基于几何形状的AdaBoost人脸检测算法,改进了人脸检测分类器训练方法,降低了误检率,提高了人脸检测的计算速度。 相似文献
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由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值,使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。文中先采用AdaBoost算法进行人脸检测,判断输入图像中是否含有人脸;接着,采用ASM模型对含有人脸的图像进行特征点提取;最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整,实现了一种基于单幅图像的建模方法。 相似文献
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在模式分类领域,分类器特征输入的选择对分类效果是至关重要的.我们提出了一种新的基于相对熵的特征选择AdaBoost方法.在该算法中,引入相对熵度量两类间的距离.在每一轮中,选择最优特征作为二维分量分类器的输入.随着权值的改变,在每一轮中特征的选择也不同.最后,由一组弱分类器结合而成的强分类器.实验表明,与遍历搜索的AdaBoost算法相比,该算法的检测正确率提高了5%,而时间缩短了20%以上. 相似文献
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专利质量评价可以从众多专利中甄别出高质量专利,辅助企业了解技术发展现状、确定研发方向和新产品开发方案。本文对专利质量评价方法作了系统梳理,比较分析了其优缺点。针对专利质量的模糊性和无法直接观察的特点,在高质量专利特征分析的基础上,给出了表征专利质量的两个代理变量,进而提出了基于诉讼专利数据建立专利质量评价模型的研究方案。实证部分,构建了心脏起搏器领域专利质量评价模型,用专利转让数据对模型的适用性进行验证,最后给出了该领域专利质量的评价结果。 相似文献
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鉴于目前散货码头运用智能视频监控系统时,由于不同方向人形的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征存在较大的变化,使得用传统方法训练获得的少量特异性特征不足以支撑人形的有效分类,因此提出一种基于Ada Boost的针对不同姿势HOG特征的二级分类方法.首先将样本快速分为正(背)面人形和侧面人形,组成第一级分类;然后通过分别为两类样本训练子分类器组成第二级分类;第二级分类对人形进行识别,并对结果进行融合.以天津港干散货码头无人作业区为背景,完成一组人形识别实验.实验结果表明,相较于传统方法,该方法对正(背)面人形具有更高的识别率.二级分类方法整体上提高了人形识别的识别率. 相似文献