Adaboost实现目标分类；

资 源 简 介

Adaboost实现目标分类；

详 情 说 明

Adaboost是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建强分类器，在计算机视觉领域特别是目标分类任务中表现优异。其核心思想是迭代训练，每次调整样本权重以聚焦于之前分类错误的样本。

在目标分类应用中，Adaboost通常与Haar-like特征或HOG特征结合。算法首先从大量简单特征中筛选最具区分度的特征，每个弱分类器对应一个特征。训练过程中会为每个弱分类器分配权重，分类效果越好则权重越高。最终将所有弱分类器的加权投票结果作为最终分类决策。

Adaboost在计算机视觉中的优势在于：能有效处理高维特征，自动选择重要特征；对噪声数据鲁棒性强；实时性好，适合人脸检测等实时应用。典型应用还包括行人检测、车辆识别等需要区分前景与背景的分类场景。