基于集成学习的视觉目标识别中期报告

基于集成学习的视觉目标识别中期报告一、选题背景和意义随着计算机视觉技术的不断发展，视觉目标识别应用越来越广泛，如人脸识别、车辆识别、行人检测等。然而，由于目标的种类和场景的不确定性，单一的识别算法往往

基于集成学习的视觉目标识别中期报告 一、选题背景和意义 随着计算机视觉技术的不断发展，视觉目标识别应用越来越广泛， 如人脸识别、车辆识别、行人检测等。然而，由于目标的种类和场景的 不确定性，单一的识别算法往往无法达到较好的识别效果。因此，如何 将多个不同的识别算法结合起来，从而提高目标识别的准确度和鲁棒 性，就成为了视觉目标识别领域中的一个重要问题。 集成学习是一种将多个基学习器的结果进行组合，从而得到更加准 确和鲁棒的结果的方法。在视觉目标识别领域，集成学习已经得到广泛 Bagging Boosting 应用，如基于的目标识别方法、基于的目标识别方 Stacking 法、基于的目标识别方法等。本文将基于集成学习的目标识别 方法进行研究和分析，探讨如何将多个不同的识别算法结合起来，从而 提高目标识别的准确度和鲁棒性。 二、研究内容和方法 Bagging 本文将以基于的目标识别方法为研究对象。 Bagging(BaggingBootstrap aggregating bootstrap 是的缩写，是基于采 )bootstrap 样的集成学习方法是一种基于采样的集成学习方法，它利用 多个不同的基学习器对数据进行训练，并将它们的结果进行平均化，从 Bagging 而得到更加准确和鲁棒的结果。本文将通过以下步骤来实现基于 的目标识别方法： 1. 数据集的准备：本文将使用一个已有的数据集作为目标识别的数 据集，并按照一定的比例将其分为训练集和测试集。 2. 基学习器的准备：本文将选取多个不同的目标识别算法作为基学 Haar +SVMHOG+SVMSURF+KNN 习器，如特征、、等。 3. bootstrap 数据采样：本文将使用采样的方法来对训练集进行采 样，从而得到多个不同的训练子集。