35、基于多相机协同训练的人员检测器在线学习方法

基于多相机协同训练的人员检测器在线学习方法

在机器学习领域，特征选择和分类器训练是提高模型性能的关键环节。本文将介绍一种基于多相机协同训练的人员检测器在线学习方法，该方法结合了离线和在线提升技术，通过多相机的协同训练，能够有效提高人员检测的准确性和稳定性。

1. 提升技术用于特征选择

提升（Boosting）是一种广泛应用于机器学习的技术，它可以将一组弱分类器组合成一个强分类器。在本文中，我们主要关注离散AdaBoost算法。

1.1 离线提升用于特征选择

给定一个包含 $L$ 个样本的训练集 $X = {\langle x_1, y_1\rangle, \ldots, \langle x_L, y_L\rangle|x_i \in R^m, y_i \in {-1, +1}}$，其中 $x_i$ 是样本，$y_i$ 是其对应的正负标签。初始时，样本的权重分布 $p(x)$ 是均匀分布的，即 $p(x_i) = \frac{1}{L}$。

具体步骤如下：
1. 使用训练集 $X$ 和权重分布 $p(x)$ 训练一个弱分类器 $h$，该弱分类器的性能只需略优于随机猜测（即二元决策任务的错误率必须小于50%）。
2. 根据弱分类器的错误率 $e$ 计算权重 $\alpha$，并更新样本的概率分布 $p(x)$。对于分类错误的样本，其对应的权重增加；对于分类正确的样本，其权重减小。
3. 重复上述步骤，直到满足某个停止准则。
4. 最后，通过所有 $N$ 个训练好的弱分类器的线性组合来估计一个强分类器 $H_{off}(x)$：
- $H_{off}(x) = \sum_{n=1}^{N} \