论文研究-彩色像对的邻域边界差值模板匹配算法研究.pdf

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。