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矩陣式瀑布分類器高效學(xué)習(xí)算法

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  針對矩陣式瀑布分類器學(xué)習(xí)算法在負樣本自舉過程中無法快速自舉出訓(xùn)練所需的高質(zhì)量樣本,自舉過程嚴重影響整體學(xué)習(xí)效率及最終檢測器性能等問題,提出了一種高效學(xué)習(xí)算法——負樣本信息繼承的矩陣式瀑布分類器高效學(xué)習(xí)算法。其自舉負樣本過程為樣本繼承與層次自舉相結(jié)合,首先從訓(xùn)練上一層強分類器所用的負樣本集中繼承有效負樣本,樣本集不足部分再從負圖像集中自舉。樣本繼承壓縮了有效樣本的自舉范圍,可以快速自舉出訓(xùn)練所需樣本;并且自舉負樣時對樣本進行預(yù)篩選,增加了樣本復(fù)雜度,提升了最終分類器性能。實驗結(jié)果表明:訓(xùn)練完成方面,本算法比矩陣式瀑布分類器算法節(jié)省20h;檢測性能方面,比矩陣式瀑布型分類器高出1個百分點;與其他17種人體檢測算法性能相比也有很好的性能表現(xiàn)。所提算法較矩陣式瀑布分類器學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練效率及檢測性能上都有很大提升。

矩陣式瀑布分類器高效學(xué)習(xí)算法

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