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数字集成电路物理设计阶段的低功耗技术
  • ISSN号：1000-7180
  • 期刊名称：《微电子学与计算机》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074, [2]中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院,湖北武汉430074
  • 相关基金：基金项目：国家自然科学基金资助项目（60736010）;广东省教育部产学研结合项目（20098090200047）.
作者： 桑红石[1], 张志[1], 袁雅婧[1], 陈鹏[1]
关键词： 计算机视觉, 学习算法, 线性回归树, 视频目标检测, 分类器, computer vision, learning algorithm, linear regress tree, video object detection, classifier
中文摘要：

采用线性回归树作为弱分类器，再由多个弱线性回归树组成强分类器以提高分类能力．从而在不增加特征数的情况下，通过线性回归树将特征进行自动组合以提高弱分类器的分类能力：相应地可以用更少的弱分类器组成分类能力更强的强分类器完成分类任务．对PETS2006视频序列以及公交车内视频序列的目标进行了检测，证明其具有较强的分类能力和较好的检测效果．

英文摘要：

A new boosting based learning method was proposed, in which the linear regress tree was sed to automatically combine multiple features in weak leaning process. The final strong classifier was composed of several weak linear regress trees. This leads to a better strong classifier, which conists of fewer weak classifiers and features. And the result ssytem can keep computation cost low. Exerimental results on PETS2006 dataset show the strong classification capability and high detection rate.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编：李新龙
  • 地址：西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编：710065
  • 邮箱：mc771@163.com
  • 电话：029-82262687
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-7180
  • 国内统一刊号：ISSN：61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:17909