提出一种新的多类分类AdaBoost算法——使用多类分类指数损失函数的前向逐步叠加模型FSAMME(forward stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function)。该算法是基于原始的两类分类AdaBoost算法归结为使...提出一种新的多类分类AdaBoost算法——使用多类分类指数损失函数的前向逐步叠加模型FSAMME(forward stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function)。该算法是基于原始的两类分类AdaBoost算法归结为使用两类分类指数损失函数的前向逐步叠加模型的统计学观点,将两类分类的前向逐步叠加模型自然扩展到多类分类情况下得到的,并采用多类指数损失函数和前向逐步叠加模型对FSAMME进行了详细的理论证明。该算法大大降低对弱分类器的精度要求,只需每个弱分类器的精度比随机猜测好;算法简单明了,不用把多类问题转化为多个两类问题,而是直接求解多类分类问题,大大减小计算复杂度和计算量。通过对基准数据库的测试分类及航空发动机故障样本的诊断,结果表明:FSAMME算法一方面可达到较高的分类诊断准确率,其准确率明显高于AdaBoost.M1,略高于AdaBoost.MH;另一方面可大大减小计算成本,满足在线快速分类诊断的要求。展开更多
视频图像中脸像检测是近年来视觉图像检测和模式识别领域的研究热点。提出一种基于实时预测学习分类的脸像快速检测算法,即ARMA-Boost算法。首先根据脸像位置先验信息,利用ARMA模型(auto-regressive and moving average model)预测脸像...视频图像中脸像检测是近年来视觉图像检测和模式识别领域的研究热点。提出一种基于实时预测学习分类的脸像快速检测算法,即ARMA-Boost算法。首先根据脸像位置先验信息,利用ARMA模型(auto-regressive and moving average model)预测脸像位置区域,然后采用AdaBoost算法对预测区域进行脸像检测。该方法在时间维度对AdaBoost算法进行扩展,减小脸像搜索范围,提高检测效率。利用该方法对离线视频文件和CCD图像传感器实时脸像视频进行检测,实验结果表明,与支持向量机、传统AdaBoost和基于优化肤色模型的AdaBoost改进算法相比,ARMA-Boost算法脸像检测准确率高,实时性更好,可以对视频脸像进行快速检测应用。展开更多
文摘提出一种新的多类分类AdaBoost算法——使用多类分类指数损失函数的前向逐步叠加模型FSAMME(forward stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function)。该算法是基于原始的两类分类AdaBoost算法归结为使用两类分类指数损失函数的前向逐步叠加模型的统计学观点,将两类分类的前向逐步叠加模型自然扩展到多类分类情况下得到的,并采用多类指数损失函数和前向逐步叠加模型对FSAMME进行了详细的理论证明。该算法大大降低对弱分类器的精度要求,只需每个弱分类器的精度比随机猜测好;算法简单明了,不用把多类问题转化为多个两类问题,而是直接求解多类分类问题,大大减小计算复杂度和计算量。通过对基准数据库的测试分类及航空发动机故障样本的诊断,结果表明:FSAMME算法一方面可达到较高的分类诊断准确率,其准确率明显高于AdaBoost.M1,略高于AdaBoost.MH;另一方面可大大减小计算成本,满足在线快速分类诊断的要求。
文摘视频图像中脸像检测是近年来视觉图像检测和模式识别领域的研究热点。提出一种基于实时预测学习分类的脸像快速检测算法,即ARMA-Boost算法。首先根据脸像位置先验信息,利用ARMA模型(auto-regressive and moving average model)预测脸像位置区域,然后采用AdaBoost算法对预测区域进行脸像检测。该方法在时间维度对AdaBoost算法进行扩展,减小脸像搜索范围,提高检测效率。利用该方法对离线视频文件和CCD图像传感器实时脸像视频进行检测,实验结果表明,与支持向量机、传统AdaBoost和基于优化肤色模型的AdaBoost改进算法相比,ARMA-Boost算法脸像检测准确率高,实时性更好,可以对视频脸像进行快速检测应用。
