AdaBoost算法与级联分类器实现及其性能评估

资 源 简 介

本项目利用MATLAB编程语言实现了完整的AdaBoost（Adaptive Boosting）自适应增强算法，旨在通过对多个弱分类器的迭代训练和加权组合，构建出一个具有高预测精度的强分类器。程序包含基础AdaBoost算法的实现逻辑，能够根据每一轮分类结果调整样本权重，使后续弱分类器更加关注被误分类的样本。此外，项目重点实现了级联分类器（Cascade Classifier）的设计，类似于Viola-Jones人脸检测框架中的级联结构。该结构通过将多个强分类器串联，在检测过程中能够快速排除非目标背景区域

详 情 说 明

基于MATLAB的AdaBoost算法及其级联分类器实现

项目简介

本项目是一个基于MATLAB环境开发的强分类器构建系统，核心采用AdaBoost（Adaptive Boosting）自适应增强算法结合级联（Cascade）架构实现。该系统能够将多个性能较弱的“决策桩”（Decision Stump）弱分类器通过迭代训练，组合成具有高检测率和低误报率的级联分类器。项目不仅实现了权重调整、弱学习器选择等标准AdaBoost逻辑，还重点通过级联结构模拟了Viola-Jones框架中的快速检测机制，显著提高了处理大规模数据集时的筛选速度，非常适合人脸检测、目标识别及二分类预测等应用场景。

功能特性

1. 自动生成模拟数据集：系统内置了基于二维高斯分布的模拟数据生成器，可模拟具有重叠特征的正负样本簇，用于验证分类器的有效性。
2. 完整的AdaBoost训练逻辑：实现了针对弱分类器的加权训练、误差计算、模型权重（Alpha）更新以及样本权重的重分配。
3. 级联结构设计：支持多阶段（Stage）训练，每一阶段在上一个阶段筛选出的“难样本”基础上进行进一步训练，实现逐层过滤。
4. 动态阈值调整：在每一层训练中，系统会根据预设的最小检测率（Detection Rate）目标，自动调整强分类器的判定阈值，确保目标尽可能通过。
5. 负样本过滤机制：各阶段训练完成后，仅保留被当前模型误判为正样本的负样本进入下一轮训练，从而优化计算资源并提高模型判别力。
6. 综合性能评估：内置混淆矩阵计算与多种评估指标，并提供决策边界可视化及ROC曲线分析功能。

核心算法流程

1. 数据预处理与划分

程序首先在二维空间内生成指定数量的正、负样本，并按照70%训练、30%测试的比例随机划分，确保模型评估的客观性。

2. 多阶段级联训练

系统执行多轮级联阶段训练，每个阶段包含以下逻辑：

• 初始化样本权重：初始权值均等分配。
• 弱学习器迭代：在当前阶段内，迭代训练决策桩，根据最小化加权误差准则选择最优特征维度和分裂阈值。
• 更新与归一化：计算分类器权重Alpha，并根据分类结果指数级调整样本权值，让后续训练集中关注被错分的样本。
• 阈值修正：提取正样本在当前强分类器下的得分，通过排序寻找能够保证预设检测率（如98%）的最低得分作为该阶段的级联阈值。
• 阶段性终止：若当前层通过增加弱分类器达到了预设的阶段误报率，则提前结束该层迭代。

3. 级联判定与过滤

在每一级训练结束后，程序将测试所有负样本。只有通过了当前级以及之前所有层判定的负样本（即被误认为正样本的干扰项）才会进入下一级的训练集。如果所有负样本被排干，训练将自动收敛。

4. 测试与验证

待所有级联阶段训练完成后，将整个级联模型应用于测试集。样本必须依次通过所有阶段的判定阈值才会被最终标注为“正”，否则在任何一级被拒绝都将被直接判定为“负”。

函数与实现细节分析

弱分类器：决策桩（Decision Stump）

系统实现了基于简单特征维度的分裂算法。

• 训练函数：通过遍历所有特征维度，在每个维度上对样本特征值进行排序并取相邻点中点作为候选阈值，寻找能使加权错误率最小的维度、阈值及极性（Polarity）。
• 预测函数：根据训练出的模型参数，对输入数据进行一维比较得出-1或1的预测结果。

级联判定逻辑

在推理阶段，系统并未计算所有弱分类器的总得分，而是采用了“先拒绝”策略。每经过一个阶段，计算该阶段所有弱分类器的加权和，并与该阶段的动态阈值对比。这种结构在大规模背景（负样本占绝大多数）的检测任务中，能让大部分负样本在首层就被排除，极大提升了算法效率。

评估指标计算

• 混淆矩阵：从测试结果中提取真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）。
• 统计分数：计算准确率（Accuracy）、查准率（Precision）、召回率（Recall）以及衡量前两者平衡性的F1分数。

可视化呈现

1. 决策区域图：通过对采样点进行网格预测，绘制出级联分类器在二维特征空间形成的非线性判定边界，并以颜色填充区分正负判定区域，同时叠加显示原始测试数据点。
2. ROC曲线：通过对样本在级联过程中的累计得分进行置信度分析，计算不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR），展示分类器在不同敏感度下的整体性能表现。

系统要求

• 软件支持：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：通用配置即可，由于算法经过优化，在处理提供的模拟数据集时具有较低的计算开销。

使用方法

1. 打开MATLAB软件，将工作目录切换至本项目文件夹。
2. 运行主函数，系统将自动开始执行数据生成、级联训练及性能评估。
3. 观察命令行输出的各阶段训练日志，包括当前级弱分类器数量、剩余负样本数以及累积误报率。
4. 训练完成后，系统将自动弹出两个可视化图表，分别展示决策边界和ROC曲线，并在命令行显示最终的测试指标。