混合Boost算法实现的行人检测技术

• 作者: 陈超
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: SBoost算法 PBoost算法 混合Boost算法 动态权重调整 非平衡的样本采样 误差纠偏方法
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 184-189
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.06.035

摘要

传统AdaBoost存在一定的局限,比如训练分类器时对训练样本自身所带的噪声过于敏感,产生的分类器泛化能力不强和导致分类器过拟化问题,在训练分类器时只能静态分配分类器权重而不能自适应地对每个训练样本动态调整权重等问题.提出一种基于SBoost算法和PBoost算法,引入样本权重调节器、非平衡的样本采样、误差纠偏方法来检测潜在的样本.模拟实验表明:改进后的技术有效的提高了分类器的精确度且防止过拟化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈超	内江师范学院数学与信息科学学院	19	34	3.0	5.0