计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (33): 156-158.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.33.051
安 平1,吴 涛2,贺汉根2
AN Ping1,WU Tao2,HE Han-gen2
摘要: 为了实现目标的快速检测,提出了一种新的基于拉格朗日支持向量机(L-SVM)的线性级联式分类器的构造方法。该方法首先根据样本的几何分布,用迭代的方式把负样本分成若干部分与正样本线性可分的样本;然后用L-SVM对这些正负样本进行分类,得到若干个线性分类器;最后,将这些线性分类器顺次组合,构成级联分类器。实验表明,与经典非线性SVM分类器相比,这种分类器在保持SVM较强泛化性能的优点的同时,在检测效率方面更是具有明显的优势。
中图分类号: