【摘 要】
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为了实现目标的快速检测,提出了一种新的基于拉格朗日支持向量机（L-SVM）的线性级联式分类器的构造方法。该方法首先根据样本的几何分布,用迭代的方式把负样本分成若干部分与正
【机 构】
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中国航天员科研训练中心,国防科学技术大学机电工程与自动化学院自动化研究所
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为了实现目标的快速检测,提出了一种新的基于拉格朗日支持向量机（L-SVM）的线性级联式分类器的构造方法。该方法首先根据样本的几何分布,用迭代的方式把负样本分成若干部分与正样本线性可分的样本;然后用L-SVM对这些正负样本进行分类,得到若干个线性分类器;最后,将这些线性分类器顺次组合,构成级联分类器。实验表明,与经典非线性SVM分类器相比,这种分类器在保持SVM较强泛化性能的优点的同时,在检测效率方面更是具有明显的优势。
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