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基于模糊型弱分类器的AdaBoost分类方法

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本发明公开了一种基于模糊型弱分类器的AdaBoost分类方法，其通过提取多幅图像中的所有LBP特征构建一个训练样本，并给定训练样本对应的样本分类标签矩阵；利用模糊推理对弱分类器进行寻优以获取最佳模糊型弱分类器；通过计算最佳模糊型弱分类器的权重，加权到最佳模糊型弱分类器构成强分类器；当构成的强分类器中的每个分类标记与样本分类标签矩阵中的每个分类标签对应相同时，确定构成的强分类器为最佳强分类器，反之通过计算寻找下一个最佳模糊型弱分类器时的权值向量，再迭代寻优；优点是其在面对复杂的数据集的情况下仍具有很好的分类效果，在有噪声干扰的条件下具有更好的抗噪能力。

著录项

公开/公告号CN111191702A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-22

原文格式PDF
申请/专利权人宁波大学;
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申请/专利号CN201911341202.1
发明设计人张梦娇;叶庆卫;
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申请日2019-12-24
分类号
代理机构宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙);
代理人周珏
地址 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号
入库时间 2023-12-17 08:30:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191224

实质审查的生效
2020-05-22

公开

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