【摘 要】
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针对训练数据不平衡和类内差异,本文提出了使用等同复杂度AdaBoost分类器的级联来检测行人,称为朋辈级联。利用难负样本挖掘操作,贪婪训练一系列的AdaBoost阶段分类器。朋辈
【机 构】
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SchoolofComputerScienceandEngineering,SchoolofInformationScienceandEngineering,HunanProvinceEngineer
【基金项目】
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Project(2018AAA0102102)supported by the National Science and Technology Major Project,China,Project(2017WK2074)supported by the Planned Science and Technology Project of Hunan Province,China,Project(B
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针对训练数据不平衡和类内差异,本文提出了使用等同复杂度AdaBoost分类器的级联来检测行人,称为朋辈级联。利用难负样本挖掘操作,贪婪训练一系列的AdaBoost阶段分类器。朋辈级联不限制分类器的复杂度,从而得以利用更多负训练样本。并且,本文级联成为了强朋辈分类器的集成,从而能在一定程度上应对行人的类内差异。为就地训练出高检测率的AdaBoost分类器,提出提纯操作来丢弃一些难负样本。提纯操作替代以往直接降低分类器阈值的操作,保留了每个分类器的训练优化性能。实验结果表明,在Inria和Caltech pe
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