基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测

基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测摘要：行人检测在计算机视觉中具有重要的应用价值，其中，基于AdaBoost算法和支持向量机（SVM）的行人检测方法具有较高的检测准确率。在此基础上，本文

AdaBoost 基于改进的和支持向量机的行人检测 摘要： 行人检测在计算机视觉中具有重要的应用价值，其中，基于 AdaBoost算法和支持向量机（SVM）的行人检测方法具有较高的检测 准确率。在此基础上，本文提出了一种改进的AdaBoost-SVM集成方 法。该方法基于AdaBoost算法的强分类器基础上，采用SVM进行二次 分类训练，以提高分类器的检测率和准确度。实验结果表明，该方法能 够有效地提高行人检测的准确率，具有较好的应用前景。 关键词：行人检测，AdaBoost算法，支持向量机，集成方法，准 确率 1.引言 随着计算机视觉领域的发展，行人检测在诸多领域得到了广泛的应 用。行人检测主要通过计算机视觉算法实现，其中基于AdaBoost算法 和支持向量机（SVM）的行人检测方法具有较高的准确率。 AdaBoost算法是一种基于“弱分类器”的二分类算法，它通过多 次迭代得到多个弱分类器，最终将它们“集成”成一个强分类器。相对 于单个弱分类器，这种集成方法具有更高的分类准确度和更低的分类误 差。SVM是一种最为流行的支持向量机分类算法，它通过寻找最优的支 持向量超平面来分类数据，避免了其他机器学习算法的“维数灾难”问 题。 基于AdaBoost算法和SVM的行人检测方法已经取得了一定的成 果，但是还存在一些不足之处。例如，对于复杂的场景和变化多端的目 标，传统的AdaBoost-SVM方法容易出现分类错误，检测准确度较低。 因此，如何提高行人检测的准确性和鲁棒性仍然是一个亟待解决的问 题。 2.方法