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非对称AdaBoost算法及其在目标检测中的应用
代价敏感学习 集成学习 非对称AdaBoost算法 目标检测
2010/12/3
针对目标检测中的非对称分类问题，在分析现有的由离散AdaBoost算法扩展得到的代价敏感(即非对称)学习算法的基础上，提出了以三个不同的非对称错误率上界为核心的推导非对称AdaBoost算法的统一框架. 在该框架下, 不仅现有离散型非对称AdaBoost算法之间的关系非常清晰, 而且其中不符合理论推导的部分可以很容易得到修正. 同时, 利用不同的优化方法, 最小化这三个不同上界, 推出了连续型Ad...