%0 Journal Article %A 甘 玲1 %A 杨 梦2 %T 聚合支持向量机分类器的行人检测方法 %D 2019 %R 10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0256 %J 计算机工程与应用 %P 194-198 %V 55 %N 7 %X 针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法,存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题,结合欠采样和EasyEnsemble方法,提出一种聚合支持向量机(Ensemble SVM)分类器的行人检测方法。随机选择负样本作为初始训练样本,并将其划分为与正样本集均衡的多个子负样本集,构建平衡子训练集,线性组合成EasyEnsemble SVM分类器;利用该分类器对负样本进行分类判断,将误判样本作为难例样本,重新划分构建新的平衡子训练集,训练子分类器,结合EasyEnsemble SVM分类器,得到Ensemble SVM分类器行人检测方法。在INRIA行人数据集上的实验表明,该方法在检测速度和检测率上都优于经典的SVM行人检测算法。 %U http://cea.ceaj.org/CN/10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0256