基于决策树的改进AdaBoost算法在车辆检测中的应用

摘要

为满足车辆检测实时性和准确性需求,将基于C4.5的决策树算法作为AdaBoost算法的弱分类器,产生一种速度快、识别率高的强分类器,称之为AdaBoost-DT算法.算法训练多个决策树并将之作为弱分类器,之后通过改进级联架构的AdaBoost算法将若干弱分类器组合成一个强分类器.该算法特点在于:相对于广泛使用的以SVM作为弱分类器的算法,其以决策树作为分类器,速度提高了29%;通过在AdaBoost算法进行强分类器的形成阶段加入再判决函数,准确率提高了14.1%.