文献类型：期刊文章

作　　者：田春娜[1] 高新波[1] 李洁[1]

机构地区：[1]西安电子科技大学电子工程学院影像处理系统实验室,西安710071

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(60202004);新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-04-0948);教育部科学技术研究重点项目(104173);教育部留学归国人员实验室基金项目~~

年　　份：2006

卷　　号：43

期　　号：10

起止页码：1706-1712

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在Bootstrap示例选择算法的基础上提出一种新的嵌入式Bootstrap算法.该算法适用于一大类主动机器学习中训练示例的选择问题.新算法在保持和原Bootstrap算法相当的训练时间的前提下可得到更典型的训练示例集,从而解决了计算条件对训练集规模的限制,使训练所得预测器具有更高的性能.从理论上分析了新算法的有效性,然后将其与原Bootstrap算法分别应用到基于AdaBoost的正面人脸检测任务中进行对比实验,实验结果与理论分析一致.

关 键 词：主动学习  示例选择  BOOTSTRAP 嵌入式Bootstrap  人脸检测

分 类 号：TP18]