基于随机森林分类的快速标签检测
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广州医科大学信息技术中心, 广州 510182

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Fast Label Inspection Based on Random Forest Classifer
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    主要解决了传统的人工标签检测中存在的成本高、速度慢以及检测率低的问题。与传统算法相比,提出了一种基于随机森林分类的快速标签检测算法。文章首先设计了自适应特征选择方法,能够在大规模的特征中自动选择鉴别力最高的特征,较好地区分前景和背景。在此引入了基于金字塔随机撒块的随机森林分类器,能够快速有效地完成多种标签的检测。实验结果验证了本算法的高速、高精度特性,适用于高速自动化生产线上的标签检测。

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引用本文

章沛, 陈小瑜
.基于随机森林分类的快速标签检测
[J].重庆师范大学学报自然科学版,2015,(5):313-136

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