【摘要】：提出一種聯(lián)合弱分類器集成學(xué)習(xí)算法。借鑒Adaboost方法采用弱分類器構(gòu)建強(qiáng)分類器的思想,聯(lián)合多個弱分類器構(gòu)建特征分類的得分函數(shù),生成一個集成分類器。在分類器訓(xùn)練時,采用ROC曲線圍成的AUC面積值構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),加入虛警率上下限約束條件,采用列生成算法學(xué)習(xí)弱分類器,采用割平面法學(xué)習(xí)弱分類器的系數(shù)。在PASCAL VOC-2007數(shù)據(jù)集上進(jìn)行目標(biāo)檢測實驗,實驗結(jié)果表明,與常用的支持向量機(jī)、Adaboost、隨機(jī)森林和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法相比,該方法的假正率指標(biāo)低,真正率指標(biāo)高。
[Abstract]:A joint weak classifier ensemble learning algorithm is proposed. Using the idea of weak classifier to construct strong classifier using Adaboost method and combining several weak classifiers to construct the score function of feature classification, an integrated classifier is generated. In classifier training, the objective function is constructed by the AUC area value surrounded by ROC curve, the upper and lower bound constraints of false alarm rate are added, the weak classifier is learned by column generation algorithm, and the coefficient of weak classifier is studied by cutting plane method. The experimental results of target detection on PASCAL VOC-2007 data sets show that the false positive rate index is lower and the real rate index is higher than the usual classification methods such as support vector machine, Adaboost, stochastic forest and convolution neural network.
【作者單位】： 蘇州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;鄭州財經(jīng)學(xué)院信息工程學(xué)院;太原理工大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技廳科技計劃課題基金項目(112102310550)
【分類號】：TP181

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本文編號：2378929