[发明专利]基于模糊型弱分类器的AdaBoost分类方法有效
| 申请号： | 201911341202.1 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111191702B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 张梦娇;叶庆卫 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/46 |
| 代理公司： | 宁波奥圣专利代理有限公司 33226 | 代理人： | 周珏 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模糊型弱分类器的AdaBoost分类方法，其通过提取多幅图像中的所有LBP特征构建一个训练样本，并给定训练样本对应的样本分类标签矩阵；利用模糊推理对弱分类器进行寻优以获取最佳模糊型弱分类器；通过计算最佳模糊型弱分类器的权重，加权到最佳模糊型弱分类器构成强分类器；当构成的强分类器中的每个分类标记与样本分类标签矩阵中的每个分类标签对应相同时，确定构成的强分类器为最佳强分类器，反之通过计算寻找下一个最佳模糊型弱分类器时的权值向量，再迭代寻优；优点是其在面对复杂的数据集的情况下仍具有很好的分类效果，在有噪声干扰的条件下具有更好的抗噪能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 分类 adaboost 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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