AdaBoost分类

资 源 简 介

AdaBoost分类

详 情 说 明

AdaBoost算法全称为自适应增强算法(Adaptive Boosting)，是一种经典的机器学习集成方法。它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，在特征选择和分类任务中表现优异。

核心思想是通过迭代训练一系列简单分类器，每次调整样本权重使得前一轮分类错误的样本在下一轮获得更多关注。最终将这些弱分类器加权组合成强分类器。这种机制特别适合处理高维特征数据，能自动筛选出最具判别性的特征子集。

在表情识别应用中，Gabor滤波器生成的图像具有多尺度和多方向特性，但会产生极高维的特征空间。AdaBoost算法能有效解决这个问题：

特征选择：从海量Gabor特征中筛选出最具判别力的特征子集 特征加权：为不同特征分配不同权重，突出关键特征 计算效率：大幅降低特征维度，提升分类速度

算法的自适应特性体现在能够自动调整样本权重和分类器权重，使模型专注于难分类样本。这种机制使其在表情识别这类复杂模式识别任务中表现出色，能有效处理光照变化、遮挡等挑战。