ababoost级联分类器

资 源 简 介

ababoost级联分类器

详 情 说 明

AdaBoost级联分类器是一种高效的机器学习方法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。其核心思想是通过迭代训练，逐步调整样本权重，使得分类器能够专注于难以分类的样本。

在训练过程中，每一个弱分类器只具备略微优于随机猜测的能力，但经过AdaBoost算法的加权组合后，整体分类性能显著提升。级联分类器的结构进一步优化了检测效率，通过逐层筛选，快速排除大量负样本，从而在高精度要求下保持较高的计算效率。

该方法在人脸检测等计算机视觉任务中广泛应用，因其高效性和灵活性成为目标检测领域的经典算法之一。