1) Adaboost cascade algorithms
AdaBoost层叠式算法
2) Adaboost Algorithm
Adaboost算法
1.
License Plate Detection Based on Adaboost Algorithm;
基于adaboost算法的车牌检测
2.
AdaBoost algorithm using multi-step correction;
基于多步校正的改进AdaBoost算法
3.
High-speed iris detection and localization based on AdaBoost algorithm;
基于AdaBoost算法的快速虹膜检测与定位
3) Adaboost
AdaBoost算法
1.
Application of AdaBoost Algorithm of AOI Statistical Learning Modeling;
AdaBoost算法在AOI统计学习建模中的应用
2.
Real-time Hardware Face Detection Based on Adaboost Algorithm;
基于Adaboost算法的硬件实时人脸检测
3.
Simulation research on fault diagnosis using AdaBoost algorithm;
基于AdaBoost算法的故障诊断仿真研究
5) DR-AdaBoost Algorithm
DR-AdaBoost算法
6) Gentle AdaBoost algorithm
Gentle AdaBoost算法
1.
Haar-like features are used to construct weak classifiers,and Gentle AdaBoost algorithm is chosen to train the strong classifiers.
本文利用Haar-like矩形特征来表达车辆,采用Gentle AdaBoost算法训练强分类器,同时利用聚类-分支算法将多个强分类器组合成树形结构车辆分类器,其中树形分类器的根节点采用“U”形组合特征强分类器。
2.
Strong classifier is a linear combination of weak classifiers in Gentle Adaboost algorithm, but this kind of combination can not ensure the strong classifier optimal.
在Gentle Adaboost算法中,强分类器由弱分类器线性组成,但这种组合并不能保证强分类器是最优的。
补充资料：启发式算法
计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。 例如它常能发现很不错的解，但也没办法证明它不会得到较坏的解；它通常可在合理时间解出答案，但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。
有时候人们会发现在某些特殊情况下，启发式算法会得到很坏的答案或效率极差，然而造成那些特殊情况的数据结构，也许永远不会在现实世界出现。因此现实世界中启发式算法很常用来解决问题。启发式算法处理许多实际问题时通常可以在合理时间内得到不错的答案。
有一类的通用启发式策略称为元启发式算法（metaheuristic），通常使用乱数搜寻技巧。他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条