AdaBoost 论文(转)

本文介绍了两种快速且鲁棒的目标检测方法。一种是使用非对称全修正提升法进行快速和鲁棒的对象检测,该方法在不同的应用场景中表现出了优秀的性能。另一种方法则专注于级联增强集合的设计,用于面部检测任务,通过对级联结构的优化显著提高了检测效率和准确性。

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Peng Wang; Chunhua Shen; Barnes, N.; Hong Zheng, "Fast and Robust Object Detection Using Asymmetric Totally Corrective Boosting," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 23, no.1, pp. 33-46,2012. 
S. Charles Brubaker, Jianxin Wu, Jie Sun, Matthew D. Mullin, James M. Regh, On the design of cascades of boosted ensembles for face detection, International Journal of Computer Vision 77 (2008) 65-86.
### 关于AdaBoost算法的原始论文 AdaBoost是一种经典的提升方法(boosting method),由Yoav Freund和Robert E. Schapire在1995年首次提出。该算法的核心思想是通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器,从而显著提高预测性能[^1]。 原始论文《A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting》详细描述了AdaBoost算法的设计原理及其理论基础。这篇论文不仅奠定了AdaBoost的基础,还因其重要贡献获得了2003年的ACM Paris Kanellakis奖。 对于获取AdaBoost原始论文PDF的需求,可以通过以下几种方式实现: 1. **学术数据库访问** 可以尝试通过学校或机构订阅的学术数据库下载论文,例如IEEE Xplore、SpringerLink或者JSTOR等平台可能提供免费或付费的访问权限。 2. **Google Scholar** 使用Google Scholar搜索“A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting”,可能会找到公开可用的版本或其他相关资源链接。 3. **ResearchGate 或 Academia.edu** 这些网站允许研究人员分享自己的研究成果,有时可以直接联系作者请求原文档副本。 4. **开放存取期刊与预印本服务器** 如果上述途径不可行,则可以查找是否有经过授权发布的开放存取版本;arXiv.org虽然是计算机科学领域的主要预印本存储库之一,但对于某些经典文章来说并不总是适用。 以下是基于Python实现的一个简化版离散型AdaBoost示例代码供参考: ```python import numpy as np class AdaBoostClassifier: def __init__(self, n_estimators=50): self.n_estimators = n_estimators def fit(self, X, y): # 初始化权重和其他参数... pass def predict(self, X): # 实现加权投票机制... pass ```
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