| 基于线性SVM的级联检测算子的构建 |
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| 引用本文： | 安平,吴涛,贺汉根.基于线性SVM的级联检测算子的构建[J].微计算机信息,2008,24(30). |
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| 作者姓名： | 安平 吴涛 贺汉根 |
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| 基金项目： | 未知环境下移动机器人的导航与控制;国家自然基金重点资助项目(60234030)国家自然科学基金委员会颁发 |
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| 摘 要： | 本文介绍了一种基于支持向量机(SVM)理论的线性级联式分类器,用于解决较复杂目标的快速检测问题.该分类器由若干个线性SVM分类器组成,结合了级联分类器和SVM理论的优点,给出了级联结构中的每个节点的约束最优化模型,使得每个节点都有较高的正样本检测率和适当的负样本错检率.实验结果表明,与经典非线性svM分类器相比,这种分类器在保持SCM较强泛化性能的优点的同时,在检测效率方面更是具有明显的优势.
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| 关 键 词： | 级联 节点学习 支持向量机 |
Constructing Cascade Detectors With Linear SVM |
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| AN Ping,WU Tao,HE Han-gen.Constructing Cascade Detectors With Linear SVM[J].Control & Automation,2008,24(30). |
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| Authors: | AN Ping WU Tao HE Han-gen |
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