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Optimally Combining a Cascade of Classifiers

机译：最佳地组合一系列的分类器

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Conventional approaches to combining classifiers improve accuracy at the cost of increased processing. We propose a novel search based approach to automatically combine multiple classifiers in a cascade to obtain the desired tradeoff between classification speed and classification accuracy. The search procedure only updates the rejection thresholds (one for each constituent classier) in the cascade, consequently no new classifiers are added and no training is necessary. A branch-and-bound version of depth-first-search with efficient pruning is proposed for finding the optimal thresholds for the cascade. It produces optimal solutions under arbitrary user specified speed and accuracy constraints. The effectiveness of the approach is demonstrated on handwritten character recognition by finding a) the fastest possible combination given an upper bound on classification error, and also b) the most accurate combination given a lower bound on speed.
机译：组合分类器的常规方法以增加处理为代价提高了准确性。我们提出了一种新颖的基于搜索的方法，可以在级联中自动组合多个分类器，以在分类速度和分类精度之间获得所需的折衷。搜索过程仅更新级联中的拒绝阈值（每个组成分类器一个），因此，无需添加新的分类器，也无需训练。提出了具有优先修剪功能的深度优先搜索的分支定界版本，以找到级联的最佳阈值。它可以在任意用户指定的速度和精度约束下提供最佳解决方案。通过找到a）给定分类误差上限的最快组合，以及b）给定速度下限的最准确组合，证明了该方法在手写字符识别上的有效性。

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