一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器车辆识别算法.pdf
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一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法 文学志.pdf
5 Vol.39 No.5
20115 ACTA ELECTRONICA SINICA May 2011
Haar AdaBoost
1,2,3 1,2 1,2,3
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Haar分类器算法原理分析.docx
Haar分类器算法原理分析
1. Adaboost方法的引入
1.1 Boosting方法的提出和发展
??????? 在了解Adaboost方法之前，先了解一下Boosting方法。
??????? 回答一个是与否的问题，随机猜测可以获得50%的正确率。如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率，则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习；如果一个方法可以显著提高猜测的正确率，则称获取该方法的过程为强学习。1994年，Kearns和Valiant证明，在Valiant的PAC（Probably ApproximatelyCorrect）模型中，只要数据足够多，就可以将弱学习算法通过集成的方式
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一种基于级联分类器攀爬行为检测识别算法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113343939 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110811464.0
(22)申请日 2021.07.19
(71)申请人 安徽炬视科技有限公司
地
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基于BP-Adaboost的强分类器设计.doc
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 下载数据
load data1 input output
%% 权重初始化
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);
%训练样本
input_train=input(n(1:1900),:);
output_train=output(n(1:1900),:);
%测试样本
input_test=input(n(1901:2000),:);
output_test=output(n(1901:2000),:);
%样本权重
[mm,nn]=size(input_train);
D(1,:)=ones(1,nn)
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一种基于AdaBoost的组合分类算法研究开题报告.docx
一种基于AdaBoost的组合分类算法研究开题报告
一、研究背景及意义
随着机器学习领域的不断发展，分类算法已广泛应用于图像识别、自然语言处理、生物医学等领域。基于单一分类器的分类算法已经得到了较为成熟的研究和应用，但是单一分类器在复杂的数据集中还存在着分类错误率高等问题。组合分类算法就是在使用多个分类器的基础上，对其结果进行组合或者集成，从而提高分类的准确率和性能。
AdaBoost算法是组合分类算法中的一种经典算法，它通过集成多个弱分类器来构建一个强分类器，能够有效地提高分类的准确率和性能。
通过研究和实践，发现AdaBoost算法在特别情况下，如处理噪声、异常数据等，仍然存在着性能不佳的
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基于组合特征和级联分类器的防震锤检测算法.pptx
基于组合特征和级联分类器的防震锤检测算法;目录;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW
ERA;防震锤在电力线路中的重要作用;目前，针对防震锤检测的问题，已经有一些相关的算法被提出，如基于图像处理的方法、基于深度学习的方法等。这些算法在一定程度上提高了防震锤检测的效率和精度。;;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW
ERA;;;;;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW
ERA;;;;;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW
ERA;;;;与传统方法比较;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW
ERA;;;方向1
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一种用于生物特征识别的分类器的设计及应用.pdf
第 卷 第 期 河南大学学报(自然科学版
37 Z Vol.37 No.Z
年 月
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基于算法的分类器设计.docx
基于算法的分类器设计
分类器是机器学习的一种常见算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。基于算法的分类器设计是指在选择和设计分类器算法时，通过评估算法的效果和性能，选择最合适的算法用于解决特定的分类问题。
在基于算法的分类器设计中，首先需要选择适用的分类算法。常见的分类算法包括：
1.朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，通常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。具有学习和预测效率高的特点。
2.决策树分类器：通过在样本特征上设置分裂点，递归地划分数据集，构建一棵树形结构，用于对新样本进行分类。具有易于理解和解释、可处理混合类型特征的优点。
3.支持向量机（SVM）：寻
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基于算法的分类器设计.docx
基于算法的分类器设计
基于算法的分类器设计是机器学习中的重要任务之一，它可以根据给定的数据集将样本分为不同的类别。在设计分类器时，我们通常需要选择合适的算法和特征表示来实现高性能的分类器。
首先，最常用的分类算法之一是朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，它在文本分类、垃圾邮件过滤等任务中广泛使用。这个算法可以通过计算条件概率来预测一个样本属于每个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。
另一个常用的分类算法是决策树分类器。决策树分类器基于对属性值的递归划分，它可以生成一棵树形模型，每个内部节点表示一个属性测试，每个叶子节点表示一个类别。决策树分类器
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基于改进的AdaBoost算法的人脸检测.pdf
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第 40 卷 第 1 期 河南大学学报 自然科学版 Vol . 40 No . 1
20 10 年 1 月 J ournal of Henan U niver sit y (Nat ural Science) J an . 20 10
基于改进的
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一种基于三级分类器的藏文识别方法.pdf
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基于特征重路由的多分类器优化方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881148 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210507772.9
(22)申请日 2022.05.11
(71)申请人 南开大学
地址 3000
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基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机分类器的研究与应用.docx
基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机分类器的研究与应用
一、引言
随着大数据时代的到来，数据分类问题变得越来越重要。支持向量机（SVM）作为一种有效的分类算法，被广泛应用于各种领域。然而，SVM的参数选择对分类性能具有重要影响。为了解决这一问题，本文提出了一种基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机分类器。该算法通过优化SVM的参数，提高了分类器的性能，并成功应用于实际数据集。
二、鲸鱼算法概述
鲸鱼算法是一种基于群体智能的优化算法，具有强大的全局搜索能力和较高的收敛速度。该算法通过模拟鲸鱼的捕食行为，实现了在搜索空间中寻找最优解的目标。然而，传统的鲸鱼算法在某些情况下存在局部最优解的陷阱，导致算法的收敛
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基于特征分类器优化匹配及DBN决策人脸表情识别.ppt
多特征多分类器优化匹配的人脸表情识别 最优样本的主成分分析（Optimal Sample-PCA，OS-PCA） 问题：PCA降维后的空间仍带有冗余信息 OS-PCA 样本筛选 多特征多分类器优化匹配的人脸表情识别 实验结果： 基于CK表情库的实验结果 基于JAFFE表情库的实验结果 多特征多分类器优化匹配的人脸表情识别 多特征-多分类器最佳匹配模型（Optimal Matching，OM） 为了弥补单一特征表征人脸的局限性 多人脸特征互补 针对特征与分类器的差异性 特征-分类器优化匹配 自适应决策 输出结果 多特征多分类器优化匹配的人脸表情识别 OM模型框架： 多特征多分类器优化匹配的人脸表
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基于多统计特征和多分类器相结合的人脸识别研究的开题报告.docx
基于多统计特征和多分类器相结合的人脸识别研究的开题报告
一、研究背景
人脸识别技术是计算机视觉领域的一个热门研究方向，应用广泛，具有重要的现实意义和应用价值。在信息安全、公共安全、金融安全、智能家居等领域，人脸识别技术可以帮助进行身份验证、监控和管理，提高效率和安全性。人脸识别技术的研究涉及到许多问题，如人脸图像的采集、预处理、特征提取、分类器的构建等。其中，特征提取是人脸识别技术中最为关键的环节。
传统的人脸识别方法主要采用人工设计的特征或者基于物理模型的特征，这种方法存在着一定的局限性。近年来，深度学习技术的出现和发展为人脸识别技术的发展带来了新的机遇和前景。深度学习技术的广泛应用使得人脸