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基于级联分类器的链式烤烟分级方法: 本发明涉及一种基于级联分类器的链式烤烟分级方法。该方法涉及机器学习和烤烟分级技术领域，根据烤烟收购标准，制定样品并采集图像，建立分级数据集，利用OpenCV和特征提取算法对分级数据集图像进行预处理以及提取烤烟预处理数据集...; 刘凯张林盖小雷陈伟侯开虎胡巧慧邓超白帆龚佩瑶张冀武刘宇晨孙浩巍张晓伟张轲龙杰李周州张云芳宗达

一种可用于肝癌呼气信号鉴别的改进AdaBoost级联分类器: 2024年; 为了降低呼气检测技术在肝癌筛查中的漏诊率,本研究设计一种改进的AdaBoost级联分类器,并将其应用于鉴别健康志愿者和肝癌患者的呼气信号。首先,对训练样本进行自助划分获得一组训练子集。基于该训练子集,先后利用不同的机器学习算法,采用K折交叉训练和投票法得到多个子分类器;接着,将多个子分类器加权组合得到一个改进的AdaBoost分类器;然后,再次自助划分训练样本,以新的训练子集训练得到另一个AdaBoost分类器;最后,将两个AdaBoost分类器串联形成级联分类器。测试样本送入该级联分类器后,按照级联规则,潜在的异常样本将被反复筛查。以电子鼻采集到的120名志愿者的呼气信号的Relief优化特征集为训练样本,构建改进AdaBoost级联分类器,并对40例测试样本进行鉴别。结果表明,该级联分类器可有效区分出测试组中的肝癌患者和健康人的呼气信号,平均敏感性为93.42%,明显优于传统AdaBoost级联分类器,漏诊率显著降低。此外,该级联分类器的稳定性较好,精度的变异系数仅为3.95%。可见,改进AdaBoost级联分类器可有效提升分类器对肝癌呼气信号的检测能力,对实现基于呼气检测的肝癌无创普及性筛查技术的研究具有重要意义。; 郝丽俊郝丽俊黄钢黄钢; 关键词：漏诊率

训练adaboost级联分类器的优化方法: 本发明属于分类器训练技术领域，具体涉及一种训练adaboost级联分类器的优化方法。本发明提出的训练adaboost级联分类器的优化方法通过提出的样本筛选方法在保证检测性能的同时明显减少了弱分类器的数量，避免了随机使用训...; 张羽张昊

一种基于级联分类器的安卓恶意代码检测模型方法: 本发明提供一种基于级联分类器的安卓恶意代码检测模型方法，获取待检测的apk文件；使用apktool反汇编apk提取资源文件，图片文件和布局文件；使用dex2jar将apk反编译成java源码；使用jd‑gui查看APK中...; 李静梅张天越韩俊妍

基于级联分类器的少样本商品分类系统及分类方法: 本发明公开了一种基于级联分类器的少样本商品分类系统，通过多层提取少样本商品对应的图像特征，并将每一层提取的图像特征对应输入到级联分类器的每一级分类器中，通过级联分类器计算少样本商品为对应商品类的分类权重，并通过分析少样本...; 张发恩刘金露

一种基于多特征融合级联分类器的行人检测方法及装置: 本发明涉及一种基于多特征融合级联分类器的行人检测方法及装置，该方法包括如下步骤：获取已检测到行人的样本图像，将其划分为多个大小相同、部分重叠的分块；对每个所述分块的多种图像特征进行提取，并将所述多种图像特征进行结合，将结...; 彭凯毛薇邓天平彭麟雅王栋云胡国亮

一种基于级联分类器的浮选气泡识别的方法: 本发明公开了一种基于级联分类器的浮选气泡识别的方法，首先采集各种工况下浮选槽内的原始泡沫图像；从采集的原始泡沫图像上标注出气泡区域作为感兴趣区域，并生成气泡检测正样本集；再从采集的原始泡沫图像上截取非气泡区域生成背景负样...; 徐培培赵玉华杨文旺鲁恒润武涛李强范凌霄苏勇刘利敏郭玉兵王平

作用于大数据处理的级联分类器泛化设计: 2023年; 针对级联分类器的设计主要集中于分类器组合优化等方面,有关自动化设计研究相对较少。为了简化设计流程,设计一种方法以自动设计具有理想性能的级联分类器。这种方法不需要分别考虑每个可能的级联长度并通过最终数值优化来进一步确定每个级联长度的次优参数,而是向能够设置级联的泛化边界方向来研究,探讨如何简化级联分类器的设计流程,实现自动化设计。; 李庭燎刘馨雨杜宁符垚晗; 关键词：级联分类器 ADABOOST算法大数据机器视觉 ROC曲线

融合SIFT和级联分类器的特种车辆自动检测识别: 2023年; 针对特定场景中特种车辆因多环境影响因素下数据不均衡、检测精度和识别准确率低的问题,提出一种融合尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)和级联分类器的特种车辆自动检测及识别预测方法。首先,图像预处理后运用SIFT特征提取图像主体区域特征点及特征描述子;其次,结合SIFT特征点的密度调整优化算法实现目标车辆检测;最后,运用KMeans聚类算法获得目标检测框中SIFT特征描述子的中心聚类点,生成表征目标主体图像的128维特征描述子,并最终输入RF-RBF(Random Forest-Radial Basis Function)级联分类器进行学习并识别预测。该文均采用K折交叉验证方法保证模型的稳定性和可靠性。实验结果表明,在特定场景下特种车辆目标检测获得了75.47%平均交并比,级联分类器在特种车辆识别的综合准确率、精确率、召回率、F1-Score值以及FPS值分别为87.35%、88.17%、97.27%、92.38%以及21。进一步验证融合SIFT和级联分类器模型具有较好的自动化检测准确性和识别分类能力。; 唐海涛吴果林范广义陈迪三; 关键词：尺度不变特征变换特种车辆

基于图像特征转换和级联分类器的混凝土表面裂缝快速识别方法被引量：2: 2023年; 提出了一种基于图像特征转换和级联分类器模型的快速混凝土表面裂缝快速识别方法,并利用交叉验证法对网络结构进行了优化。研究结果表明:将裂缝图案经特征变换后转化为一组特征值,能够有效突出裂缝的形态特征,极大降低运算复杂性;级联分类器模型对样本库容量要求更低,效率较高,具有更高的鲁棒性及识别准确度。; 孙瑞猛刘伟喻东晓刘妍妍; 关键词：混凝土表面级联分类器

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