一種改進AdaBoost算法的車牌檢測方法
2009-12-31 00:00:00方義秋盧道兵葛君偉
計算機應用研究 2009年12期
摘要：針對傳統AdaBoost算法的不足，分析了分類器訓練耗時和訓練過程中容易出現樣本權重扭曲的問題，并提出了解決這一問題的有效方法。新方法主要對特征值和排序結果進行緩存以及對樣本權重的更新規則進行適當調整。實驗結果表明，使用該方法訓練級聯車牌檢測器能較好地解決傳統AdaBoost算法中所出現的權重扭曲及訓練時間長的問題，在提高檢測率的同時訓練時間縮短了50％左右。
關鍵詞：AdaBoost算法；權重扭曲；耗時；級聯分類器；車牌檢測
中圖分類號：TP391.41 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2009)12－4827－03
