基于随机森林分类的快速标签检测
主要解决了传统的人工标签检测中存在的成本高、速度慢以及检测率低的问题.与传统算法相比,提出了一种基于随机森林分类的快速标签检测算法.文章首先设计了自适应特征选择方法,能够在大规模的特征中自动选择鉴别力最高的特征,较好地区分前景和背景.在此引入了基于金字塔随机撒块的随机森林分类器,能够快速有效地完成多种标签的检测.实验结果验证了本算法的高速、高精度特性,适用于高速自动化生产线上的标签检测.
随机森林、自适应特征选择、标签检测、金字塔加速
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TP391(计算技术、计算机技术)
2015-08-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
131-136