前言

AdaBoost的算法步骤比较容易理解,可以参考李航老师的《统计学习方法》和July的blog。

对博主而言,最主要的是迭代部分的第二步骤是如何如何确定阈值呢,也就是说有一个特征就有一个强分类器,n个特征就有n个强分类器,那如果你特别大的话,肯定需要筛选特征,该如何筛选呢;也就是对于多维或者高维特征,如何确定迭代部分要学习的基本分类器,以及如何筛选特征;

对于AdaBoost算法,迭代几次就产生几个基本分类器,当然基本分类器的个数越多分类精度越高。那么如何确定迭代次数呢?

参考

1.VJ大神paper1-RobustReal-timeObjectDetection-2001;

2.VJ大神paper3-RobustReal-timeFaceDetection-2003

3.VJ大神paper2-RapidObjecDetectionUsingaBoostedCascadeofSimpleFeatures-2004;

4.CSDN大神July博客

5.FaceDetection的原理解析

6.AdaBoost原理介绍

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