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Online Boosting算法在车辆检测中的应用
| 论文题名： | Online Boosting算法在车辆检测中的应用 |
| 关键词： | 机器学习;模式识别;Online学习;计算机视觉物体检测;汽车检测 |
| 摘要： | OnlineBoosting已经越来越广泛的被应用与计算机视觉领域中，并且在检测和识别领域展示出极其出色的性能。尤其是Offline训练算法被广泛的使用，在Offline算法中所有的训练数据必须先验的给出。训练和分类器的使用是分开的步骤。而在Online算法中，以渐进的方式训练分类器，并且当新的数据到来的时候，系统可以及时将其应用于分类器的训练中。在计算机视觉领域OnlineBoosting可作为一种新型的研究领域。在这篇文章中我们提出里一种新型的OnlineBoosting的特征选取算法，以高效的实施选取模式满足了系统实时性的要求。同时这种方法可应用于背景建模、物体跟踪以及物体检测中。注意，我们的新型OnlineBoosting训练框架不是依赖于图象的先验知识，而是系统通过不断更新的样本信息逐渐模拟某些必要的信息分布的。 |
| 作者： | 方旭 |
| 专业： | 模式识别 |
| 导师： | 张洪刚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京邮电大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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