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摘要對(duì)于顏色、紋理變化較大的目標(biāo), 邊界片段是一種較為穩(wěn)定的特征. 手工分割樣本再提取邊界片段的傳統(tǒng)做法由于工
作量巨大而限制了樣本的數(shù)目, 不能滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中大樣本訓(xùn)練的要求. 但是如果對(duì)訓(xùn)練樣本采用自動(dòng)分割的方法就不可避
免地引入很多背景中的噪聲. 在這種情況下特征的選擇就顯得尤為關(guān)鍵. 本文提出一種基于Adaboost 權(quán)值更新以及K-L 距
離的特征選擇算法, 在Adaboost 的每一輪訓(xùn)練中動(dòng)態(tài)地選擇所有備選邊界片段的一個(gè)子集作為Adaboost 訓(xùn)練的特征集. 選
擇算法以邊界片段在正面樣本與負(fù)面樣本中分布的鑒別信息為依據(jù), 有效地減少了背景中邊界片段的干擾. 實(shí)驗(yàn)證明該算法
是有效的.
關(guān)鍵詞目標(biāo)檢測(cè), 特征選擇, 邊界片段特征, 權(quán)值更新, K-L 距離
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