基于Adaboost的选择性样本权重更新算法

被引：6

作者：

赵春晖

张洪才

陆朝霞

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

来源：

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

权重更新; Adaboost; 分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种选择性样本权重更新算法,把FNR和FPR引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制,在样本权重更新时合理选择更新方法,使得分类器的FNR或FPR达到理想状态。实验表明,该算法能有效改善整个分类器的FNR和FPR。

引用

页码：2943 / 2945

页数：3

共 4 条

[1] 动态权值预划分实值Adaboost人脸检测算法 [J].

武妍 ;

项恩宁 .

[2] 基于Adaboost算法的实时行人检测系统 [J].

朱谊强 ;

张洪才 ;

程咏梅 ;

杨涛 ;

赵春晖 .

[3] 基于机器学习的文本分类技术研究进展 [J].

苏金树 ;

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徐昕 .

[4] 背景变化鲁棒的自适应视觉跟踪目标模型 [J].

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陈熙霖 ;

高文 ;

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