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一种改进的AdaBoost算法——AD AdaBoost

一种改进的AdaBoost算法——AD AdaBoost

A Revised AdaBoost Algorithm——AD AdaBoost

A Revised AdaBoost Algorithm——AD AdaBoost

doi:
10.3321/j.issn:0254-4164.2007.01.012
摘要:
目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR端的性能仍需改进.文章提出了一种针对目标检测问题的改进AdaBoost算法--AD AdaBoost.AD AdaBoost采用了新的参数求解方法,弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关.该算法能够有效地降低分类器在低FRR端的FAR,使其更适用于目标检测问题.新旧算法在复杂背景中文字检测的实验结果对比证实了新算法在性能上的改进.
作者 李闯 丁晓青 吴佑寿
Author: LI Chuang DING Xiao-Qing WU You-Shou
作者单位 清华大学电子工程系,北京,100084
期 刊: 计算机学报 ISTIC EI SCI PKU CSSCI
Journal: CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
年,卷(期) 2007, 30(1)
分类号 TP3
关键词: AD AdaBoost 知识脉络 目标检测 知识脉络 级联结构 知识脉络 弱分类器 知识脉络 加权参数 知识脉络
机标分类号 TP3 O17
基金项目 国家自然科学基金
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