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摘要對于顏色、紋理變化較大的目標, 邊界片段是一種較為穩定的特征. 手工分割樣本再提取邊界片段的傳統做法由于工
作量巨大而限制了樣本的數目, 不能滿足統計學習中大樣本訓練的要求. 但是如果對訓練樣本采用自動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鍵. 本文提出一種基于Adaboost 權值更新以及K-L 距
離的特征選擇算法, 在Adaboost 的每一輪訓練中動態地選擇所有備選邊界片段的一個子集作為Adaboost 訓練的特征集. 選
擇算法以邊界片段在正面樣本與負面樣本中分布的鑒別信息為依據, 有效地減少了背景中邊界片段的干擾. 實驗證明該算法
是有效的.
關鍵詞目標檢測, 特征選擇, 邊界片段特征, 權值更新, K-L 距離
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