基于改进AdaBoost分类器的一种目标识别算法

• 作者: 唐杰 贡坚
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: AdaBoost算法 Haar-like特征 目标识别
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 字数: 2662字
• 语种: 中文

摘要

文章提出一种基于改进AdaBoost分类器的目标识别算法，用于克服当前级联AdaBoost分类器存在的分类识别性能不足的问题。首先，对训练样本提取图像的海量Haar-like特征，然后对提取的特征基于AdaBoost算法进行特征选择和分类器构建，最后利用所选择的特征和训练得到的AdaBoost分类器进行目标的两类识别。实验结果表明，本方法优于传统的方法，具有较好的应用意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐杰	国防科学技术大学自动目标识别国防重点实验室	1	3	1.0	1.0
2	贡坚	国防科学技术大学自动目标识别国防重点实验室	1	3	1.0	1.0