基于AdaBoost检测器的似然估计方法

作     者：王海晶 张田文 李培华 Wang Haijing;Zhang Tianwen;Li Peihua

作者机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150001 

基　　金：国家自然科学基金(60505006)和黑龙江省博士后基金(LHK-04093)资助项目 

出 版 物：《高技术通讯》 (Chinese High Technology Letters)

年 卷 期：2007年第17卷第9期

页      码：891-896页

摘      要：本文提出利用Gentle AdaBoost（GAB）训练一个层叠结构的目标检测器,然后基于训练出的检测器结构引入两种策略,设计了5种应用于后续粒子滤波跟踪的似然函数.为估计目标出现的概率,提出了两种构造似然函数的策略：层内概率统计（PIS）策略和层间概率统计（POS）策略.PIS表示在同一层内每个弱分类器的实数输出的概率统计,POS为实现层叠检测器在检测时所到达深度的概率统计.基于这两种策略,设计出了5种似然函数的形式：基于层叠结构的层内概率密度估计似然函数（PIS-CA）、基于合成结构的层内概率密度估计似然函数（PIS-EA）、层间概率密度估计似然函数（POS）、顺序组合层叠检测器的层内概率密度估计似然函数（S-PIS-POS）和逆序组合层叠检测器的似然函数（A-PIS-POS）.实验表明,所定义的似然函数可以很好地估计目标出现的概率,在目标出现的区域比背景区域具有更大的置信度,整合PIS和POS两种策略的似然函数具备最优的性能.

主 题 词：似然估计 AdaBoost 层内概率统计 层间概率统计 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1002-0470.2007.09.003

馆 藏 号：203301657...