级联分类器和简单投票分类器

xmubingo

写了点，发现没他说的好，直接贴这篇文章地址：

AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结1——Haar特征与积分图


主要是讲AdaBoost在人脸识别中的运用，有时候也在CV其他领域。我们经常把多个弱分类器搞成一个强分类器，同样，多个这样的强分类器也可以级联成一个更复杂的集成分类器。那么怎么设计？级联方法。


级联分类模型可以用下图表示：

级联分类器介绍：级联分类器就是将多个强分类器连接在一起进行操作。每一个强分类器都由若干个弱分类器加权组成，例如，有些强分类器可能包含10个弱分类器，有些则包含20个弱分类器，一般情况下一个级联用的强分类器包含20个左右的弱分类器，然后在将10个强分类器级联起来，就构成了一个级联强分类器，这个级联强分类器中总共包括200若分类器。因为每一个强分类器对负样本的判别准确度非常高，所以一旦发现检测到的目标位负样本，就不在继续调用下面的强分类器，减少了很多的检测时间。因为一幅图像中待检测的区域很多都是负样本，这样由级联分类器在分类器的初期就抛弃了很多负样本的复杂检测，所以级联分类器的速度是非常快的；只有正样本才会送到下一个强分类器进行再次检验，这样就保证了最后输出的正样本的伪正(false positive)的可能性非常低。

也有一些情况下不适用级联分类器，就简单的使用一个强分类器的情况，这种情况下一般强分类器都包含200个左右的弱分类器可以达到最佳效果。不过级联分类器的效果和单独的一个强分类器差不多，但是速度上却有很大的提升。

级联结构分类器由多个弱分类器组成，每一级都比前一级复杂。每个分类器可以让几乎所有的正例通过，同时滤除大部分负例。这样每一级的待检测正例就比前一级少，排除了大量的非检测目标，可大大提高检测速度。

我疑惑的是：级联中的每个强分类器是单独训练的，还是通过某种方式一起训练的？如果谁有论文欢迎发上来阅读下。

xmubingo

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zouquan 发表于 2014-4-30 10:54
这是啥？是不是没上传附件或图？

还没开始写，晚上搞懂了写。。。

zouquan

这是啥？是不是没上传附件或图？