基于改进AdaBoost分类器的一种目标识别算法

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。

关键词：AdaBoost算法、Haar-like特征、目标识别

分类号：H31;H08

在线出版日期：2016-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：100-104