专利汇可以提供一种改进的AdaBoost分类器构造方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供一种改进的AdaBoost分类器构造方法,属于图像检测技术领域。本发明首先将样本的类Haar特征值与其类别标签结合起来生成候选分类 位置 集,从候选分类位置集中寻找使分类错误最小的位置,基于此位置构造弱分类器,并同时提供一种自适应的弱分类器 阈值 构造方法。本发明较好地解决了AdaBoost分类器训练准备时间过长以及性能的提升问题,将其结合类Haar特征用于车辆图像检测实验,与传统AdaBoost分类器方法相比,明显减少了分类器的训练所需时间,同时还提升了其识别性能。,下面是一种改进的AdaBoost分类器构造方法专利的具体信息内容。
1.一种改进的AdaBoost分类器构造方法,包括:
步骤(1)、获取图像感兴趣区域;
步骤(2)、计算积分图;
步骤(3)、获得弱分类器;
步骤(4)、将步骤(3)得到的弱分类器组合成强分类器;
其特征在于:所述步骤(3)中获得弱分类器的步骤为:
(3)-Ⅰ、设所有类Haar特征在训练样本集S上得到的特征值集合为矩阵A:
其中n表示训练样本集中样本的个数,m代表一张归一化为32×32的灰度图中构造的类Haar特征的个数,a11表示第1个类Haar特征在第1个样本上的值;aij表示第i个类Haar特征在第j个样本上的值,其中i∈{1,2,…,m},j∈{1,2,…,n},依此类推;
(3)-Ⅱ、进行迭代训练;
Ⅱ-1,采用基于计算积分图的方法求第i个类Haar特征在训练样本集S上的特征值,设对应的特征值构成的向量为Vec,样本xj的权值为wj,类型为yj,yj∈{-1,+1},其中1表示车,-1表示非车,Vec[j]的值为在样本xj上的特征值;
Ⅱ-2,生成候选分类位置集:
Ⅱ-2.1,对特征向量排序:将对应的特征值构成的向量Vec中的元素由小到大排序得到新的向量SortVec,设排完序后对应的类别标签向量变为Lab;
Ⅱ-2.2,构造候选分类位置集:从左向右察看所有类别标签出现变化的位置对,判断所述出现变化的位置对所对应的特征值是否相同;
若特征值不同,将所述位置对的第一个位置放入候选分类位置集中;
若特征值相同,首先向左查找与所述相同特征值不同的第一个特征值,判断该特征值对应的位置是否已包含在候选分类位置集中,若该特征值对应的位置没有包含在候选分类位置集中,则将该特征值对应的位置加入候选分类位置集中;然后再向右查找与所述相同特征值不同的第一个特征值,断该特征值对应的位置是否已包含在候选分类位置集中,若该特征值对应的位置没有包含在候选分类位置集中,则将该特征值对应的位置加入候选分类位置集中;
记得到的候选分类位置集为L={l1,l2,…,lk′},其中k′为候选分类位置的个数,每一个候选分类位置用特征值对{SortVec(j-1),SortVec(j)}来表示,记为li′,i′=1,
2,…,k′;
Ⅱ-3,求最佳分类位置:从步骤Ⅱ-2.2得到的候选分类位置集L中选取一个使得分类错误最小的分类位置作为最佳分类位置τ,τ∈L;
Ⅱ-4,设置分类阈值:
Ⅱ-4.1,设当特征值小于等于SortVec[τ-1]时,类别输出为Label;设当特征值大于等于SortVec[τ]时,类别输出为-Label,其中,Label∈{-1,+1};
当特征值小于等于SortVec[τ-1]时,类别输出为Label的先验概率P1为:
当特征值大于等于SortVec[τ]时,类别输出为-Label的先验概率P2为:
其中,wj为第j个训练样本的权值,yj为第j个训练样本的真实类别;
Ⅱ-4.2,当P1=0或P2=0,直接进入(3)-Ⅲ步骤;
Ⅱ-4.3,当P1≠0并且P2≠0时,分类阈值θi,即第i个类Haar特征所对应的弱分类器分类阈值,设置方法如下:
Ⅱ-5,根据以上的阈值,在给定的样本权重分布下构造弱分类器如下:
其中SortVecj为第i个类Haar特征在第j个样本上相应的特征值,p∈{-1,+1}表示分类方向;
Ⅱ-6,计算每个弱分类器对样本集的分类错误率:
其中wj代表样本xj的权值,fi(xj)表示基于第i个类Haar特征构造的弱分类器fi对样本xj的分类结果;
Ⅱ-7,选取分类错误最小的弱分类器,并根据其分类效果对样本的权值进行更新:即分类错误的样本权值升高,而分类正确的样本权值降低;
(3)-Ⅲ、反复进行步骤(3)-Ⅱ的迭代训练过程,直至分类错误趋近于零。
技术领域:
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