Delphi1051 基于Boosting算法的图像分类2

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集成学习Boosting算法综述

集成学习Boosting算法综述一、本文概述本文旨在全面综述集成学习中的Boosting算法，探讨其发展历程、基本原理、主要特点以及在各个领域的应用现状。

Boosting算法作为集成学习中的一类重要方法，通过迭代地调整训练数据的权重或分布，将多个弱学习器集合成一个强学习器，从而提高预测精度和泛化能力。

本文将从Boosting算法的基本概念出发，详细介绍其发展历程中的代表性算法，如AdaBoost、GBDT、GBoost等，并探讨它们在分类、回归等任务中的性能表现。

本文还将对Boosting算法在各个领域的应用进行综述，以期为读者提供全面、深入的Boosting 算法理解和应用参考。

二、Boosting算法概述Boosting算法是一种集成学习技术，其核心思想是将多个弱学习器（weak learner）通过某种策略进行组合，从而形成一个强学习器（strong learner）。

Boosting算法的主要目标是提高学习算法的精度和鲁棒性。

在Boosting过程中，每个弱学习器都针对前一个学习器错误分类的样本进行重点关注，从而逐步改善分类效果。

Boosting算法的基本流程如下：对训练集进行初始化权重分配，使得每个样本的权重相等。

然后，使用带权重的训练集训练一个弱学习器，并根据其分类效果调整样本权重，使得错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减少。

接下来，使用调整后的权重训练下一个弱学习器，并重复上述过程，直到达到预定的弱学习器数量或满足其他停止条件。

将所有弱学习器进行加权组合，形成一个强学习器，用于对新样本进行分类或预测。

Boosting算法有多种变体，其中最具代表性的是AdaBoost算法。

AdaBoost算法采用指数损失函数作为优化目标，通过迭代地训练弱学习器并更新样本权重，逐步提高分类精度。

还有GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、GBoost、LightGBM等基于决策树的Boosting算法，它们在处理大规模数据集和高维特征时表现出良好的性能。

基于Boosting的多分类器融合算法

1 H (x ) = ∑ log β t t
ht ( x, y )
图 1 Adaboost 算法（可信度版本）
3 手写体汉字识别系统
本文研究内容的测试平台为手写体汉字识别系统，该系统采用传统的统计模式识别与结构模式识别相结合的方法，建立了识别系统的信息传递模型。同时该系统采用了多分支多级分类技术，解决了多级分类过程中误差累积的问题，整个识别过程分为笔段识别-字根识别字根识别三个层次，其基本原理图如图 2。本系统在笔段排序和部件分析识别中采用的知识是一种专家知识，表示形式是一条条的规则。在整字识别中采用的模板也是基于专家知识确定的，因而具有知识表达精炼、内存开销少、识别效果好、识别速度快等优点。此外，本系统中采用了三个不同的分类器：基于结构的分类器( e1 ), 动态规划分类器 ( e 2 )和高斯分类器( e3 )。最终输出的分类器(E1)为这些单个分类器经 Adaboost 算法融合而得到。
Z t = ∑ Dt (i )(β t y i ht ( xi ))
i
(2)
从（1）和（2）中可以看出，在每一次循环中，通过选择 log 1 / β t 和 ht 可以减小 Z t ，
2
从而使训练错误快速地降低，同时训练错误是呈指数下降。
给定： ( x1 , y1 ), K , ( x m , y m ) 其中， xi ∈ X , y i ∈ Y = { 1, K , k } 初始化： Dt (i ) = 1 / m For t = 1, K , T : 1. 利用权值 Dt (i ) 训练弱学习算法。 2. 得到弱假设 ht : X × Y → [0,1] 3. 计算 ht 的误差：
ht : X × Y → [0,1] ，然后，尽量减小其错误率( et ): et = Pi ~ Dt [ht ( xi ) ≠ y i ] 。一旦确定了

Boosting算法及其在动态视频图像中的应用

Ｋｅｒ：ｏｓｉｇａｇｒｔｍ；ＡｄＢｏｔｌｏｉｈ；ｃａｓｆｒｅｉｌｅｏｎｔｎｙｗｏｄｓＢｏｔｌｏｉｎｈａｏｓｇｒｔｍａｌｓｉｅ；ｖｈｃｅｒｃｇｉｉｉｏ
Ｂｏｔｇ由ＳＨＡＰＲ于１９ｏｓｉｎＣＩＥ９０年提出［，１是］
ｖｔｆｓｎｌａｅｃａｓｆｒ．Ｉｈｓｐｐｒｏｓｉｇｉｓｄｉｙａｃａｇｒｔｍｄｌｉｇｅｅｔｎｏｅｏｉｇｅｂｓｌｓｉｉｓｎｔｉａｅ，ｂｏｔｓｕｅｎｄｎｍｉｌｏｉｈｍｏｅｍａｅｄｔｃｉ，ｇｅｔｙｉｒｖｎｅｎｏｒａｌｍｐｏｉｇｔｅｒｃｇｉｂｌｙｏｅｉｌｓｉｔｎｎｒｍｏｉｇｔｅｄｖｌｐｎｆｉｔｌｇｎｒｎｐｒａｉｎｓｓｅ．ｈｅｏｎｚｉｔｆｖｈｃｅｎｍｏｉ，ａｄｐｏｔｎｈｅｅｏｍｅｔｏｎｅｌｅｔｔａｓｏｔｔｙｔｍｓａｉｏｉｏ
ＹＩＧＵＯｆ０Ｎ —ｕ，
（．ｃｏｌｏｏｕｅｃｅｃｎｃｎｌｇＸｉｉｎＵｎｖｒｉＸｉａｈａｘ１０１Ｃｈｎ；．ＣｍｐｔｒＤｅａｔｎ，１ＳｈｏｆＣｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ，ｄａｉｅｓｔｙ，ｎＳａｎｉ７０７，ｉａ２ｏｕｅｐｒｍｅｔＷｅｎｎＴｅｒｈｒｏｌｇ，ｅｎｎＳａｎｉ１００，ｉａｉａａｅｅｓＣｌｅＷｉａｈａｘ４０Ｃｈｎ）ｅ７

基于多类在线Boosting的图像识别算法

基于多类在线Boosting的图像识别算法霍红文;封举富【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》【年(卷),期】2011(023)007【摘要】Aiming at the difficulty of applying online Boosting to multiclass image recognition, a new online Boosting algorithm based on error-correcting output code (ECOC) is presented. In this algorithm, a function for class label mapping is used when calculating the error rates of weak classifiers. Furthermore, the method to update the weights of training samples and weak classifiers are both given. The experiment results on different database show this algorithm is accurate and robust.%针对在线Boosting算法难以在多类图像识别中使用的问题,提出了一种基于错误纠正输出编码(ECOC)的多类在线Boosting算法.该算法在计算弱分类器的错误率时借鉴ECOC的思想,引入了一个类别标签映射函数;然后给出了在该映射函数下训练样本的权重及弱分类器的权重的计算与更新方法.通过在不同数据库上的对比实验,验证了文中算法是快速有效的,且具有较强的鲁棒性.【总页数】6页(P1194-1199)【作者】霍红文;封举富【作者单位】北京大学信息科学技术学院智能科学系,北京100871;机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学),北京100871;北京大学信息科学技术学院智能科学系,北京100871;机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学),北京100871【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于在线半监督boosting的协同训练目标跟踪算法 [J], 陈思;苏松志;李绍滋;吕艳萍;曹冬林2.改进的基于在线Boosting的目标跟踪方法 [J], 孙来兵;陈健美;宋余庆;杨刚3.基于多特征级联筛查的在线 boosting 快速跟踪算法 [J], 胡松;孙水发;马先兵;覃音诗;雷帮军4.基于改进的Adaboost冷冻电镜分子图像识别算法 [J], 邵书伟;张法;刘金刚5.基于指数损失和0-1损失的在线Boosting算法 [J], 侯杰;茅耀斌;孙金生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于对象的Boosting方法自动提取高分辨率遥感图像中建筑物目标

基于对象的Boosting方法自动提取高分辨率遥感图像中建筑物目标孙显;王宏琦;张正【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2009(031)001【摘要】遥感图像空间分辨率的提高,在极大丰富地物目标信息含量的同时,也使得一些传统的目标提取方法受到较大挑战.该文结合基于对象的思想和Boosting算法,提出一种新的针对高分辨率遥感图像中建筑物自动提取的方法.该方法通过构建对象网络关联图像分割和识别,有效解决了一般方法中采用预先定义形状和大小的滑动窗检测目标时效果不佳的问题.然后针对建筑物的目标特性训练有效特征分类器,并利用标记置信度来综合分析图像的各类信息,完成目标提取及后续处理.实验结果表明,该方法可用于提取多种类型和结构的建筑物,准确率高、鲁棒性好,具有较高的应用价值.【总页数】5页(P177-181)【作者】孙显;王宏琦;张正【作者单位】中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100190;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100190【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.一种高分辨率遥感图像目标自动提取方法 [J], 吴波;刘嘉;王宏琦;吴一戎2.一种遥感图像中建筑物的自动提取方法 [J], 侯蕾;尹东;尤晓建3.基于不变矩的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法 [J], GAO Wei;WANG Ke;YUAN Fa-jie;YU Tao;LI Yu-xia;GAO Bin4.基于CNN的遥感图像建筑物自动提取方法研究 [J], 张雪钦;李略;余安祺5.基于CNN的遥感图像建筑物自动提取方法研究 [J], 张雪钦;李略;余安祺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第13章-boosting算法--机器学习与应用第二版

1 et exp t et exp t
2
et 1 et
1
4
2 t
在这里利用了错误率 et 以及弱分类器权重 t 的定义。由于在上一轮迭代时权重是归一
化的，因此有
l
l
l
wt1 i
wt 1 i
wt 1 i
1
i1, yi ft xi
i1, yi ft xi
i 1
根据错误率的定义
et
在这里使用了指数损失函数。如果标签值与强分类器的预测值越接近，损失函数的值越小，反之越大。使用指数损失函数而不用均方误差损失函数的原因是均方误差损失函数对分类问题的效果并不好。将广义加法模型的预测函数代入上面的损失函数中，得到算法训练时要优化的目标函数为
l
j , f j arg min ,f exp yi Fj 1 xi f xi i 1
T
T
T
Zt 2 et 1 et
t 1
t 1
t 1
1 4t2
exp
2
T t 1
t2
其中
t
1 2
et
根据错误率和弱分类器权重的计算公式有
l
Zt wit1 exp yit ft xi
i 1
l
l
wit1 exp t
wt 1 i
exp
t
i1, yi ft xi
i1, yi ft xi
表 13.1 随机森林与 AdaBoost 算法的比较
随机森林
AdaBoost
决策树规模
大
小
是否对样本进行随机采样
是
否
是否对特征进行随机采样
是
否

Delphi图像处理之图像二值化

Delphi图像处理之图像⼆值化-----------开发环境D7---效果图-------只提供参考----------------unit开始1unit Unit1;23interface45uses6 Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,7 Dialogs, ExtCtrls, StdCtrls, ExtDlgs;89type10 ThresholdValueArray=array of array of Byte ;11 TForm1 = class(TForm)12 Button1: TButton;13 Button2: TButton;14 Image1: TImage;15 Image2: TImage;16 OpenPictureDialog1: TOpenPictureDialog;17 Label1: TLabel;18 Button4: TButton;19 Label2: TLabel;20 EditX: TEdit;21 EditY: TEdit;22 Label3: TLabel;23 Label4: TLabel;24 Label5: TLabel;25 Label6: TLabel;26 Label7: TLabel;27procedure Button1Click(Sender: TObject);28procedure Button2Click(Sender: TObject);29procedure Button4Click(Sender: TObject);30procedure EditXChange(Sender: TObject);31private32function GetThresholdValue(sBmp: TBitmap; sX,sY: Byte): ThresholdValueArray;33function GetThresholdArrayGray(const sArray:ThresholdValueArray; sStartX, sEndX, sStartY, sEndY: word): Byte; 34{ Private declarations }35public36{ Public declarations }37end;3839var40 Form1: TForm1;4142implementation4344{$R *.dfm}4546procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);47begin48if OpenPictureDialog1.Execute then49begin50 Image1.Picture.LoadFromFile(OpenPictureDialog1.FileName);51 Label1.Caption:='图⽚宽x⾼:'+inttostr(Image1.Picture.Width)+'x'+inttostr(Image1.Picture.Height);52end;53end;5455procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);56const57 vThresholdValue:Byte=128;58var59 vP:PByteArray;60 x,y:Integer;61 vBmp:TBitmap;62 vGray:Integer;63begin64if Image1.Picture.Graphic =nil then65begin66 ShowMessage('没有图⽚！');67 Exit;68end;69 vBmp:=TBitmap.Create;70 vBmp.Assign(Image1.Picture.Bitmap);71 vBmp.PixelFormat:=pf24bit;72for y:=0to vBmp.Height-1do73begin74 vP:=vBmp.ScanLine[y];75for x:=0to vBmp.Width-1do76begin77 vGray:=(77*vP[3*x+2] + 149*vP[3*x+1] + 29*vP[3*x]) shr8;78if vGray>vThresholdValue then79begin80 vP[3*x+2]:=255;81 vP[3*x+1]:=255;82 vP[3*x]:=255;83end84else85begin86 vP[3*x+2]:=0;87 vP[3*x+1]:=0;88 vP[3*x]:=0;89end;90end;91end;92 Image2.Picture.Assign(vBmp);93 vBmp.Free;94end;9596function TForm1.GetThresholdArrayGray(const sArray: ThresholdValueArray; sStartX,97 sEndX, sStartY, sEndY: word): Byte;98var99 vGraySum:DWORD;100 i,j:Word;101begin102 Result:=128;//默认返回128103if sArray=nil then104 Exit;105 vGraySum:=0;106for i:=sStartX-1to sEndX-1do107begin108for j:=sStartY-1to sEndY-1do109begin110 vGraySum:=vGraySum+sArray[i,j];111end;112end;113 Result:=Round(vGraySum/((sEndX-sStartX+1)*(sEndY-sStartY+1)));114end;115116function TForm1.GetThresholdValue(sBmp: TBitmap; sX,117 sY: Byte): ThresholdValueArray;118119var120 i,j,x,y,vGray:Word;121 vLengthX,vLengthY,vModX,vModY:Word;122 vP:PByteArray;123 vBitmapGrayArray:ThresholdValueArray;124 vResultGrayArray:ThresholdValueArray;125begin126 Result:=nil;127if sBmp=nil then128 Exit;129if sX=0then130 sX:=1;131if sY=0then132 sY:=1;133 setlength(vBitmapGrayArray,sBmp.Width);134for i:=0to sBmp.Width-1do135begin136 setlength(vBitmapGrayArray[i],sBmp.Height);137end;138 SetLength(vResultGrayArray,sX);139for i:=0to sX-1do140begin141 SetLength(vResultGrayArray[i],sY);142end;143144for y:=0to sBmp.Height-1do145begin146 vP:=sBmp.ScanLine[y];147for x:=0to sBmp.Width-1do148begin149 vGray:=(77*vP[3*x+2] + 149*vP[3*x+1] + 29*vP[3*x]) shr8;150 vBitmapGrayArray[x,y]:=vGray;151end;152end;153 vLengthX:=sBmp.width div sX;154 vLengthY:=sBmp.Height div sY;155 vModX:=sBmp.width mod sX;156 vMody:=sBmp.Height mod sY;157for i:=0to sX-1do//⼩块158begin159for j:=0to sY-1do//⼩块160begin161if i<>sX-1then162begin163 vResultGrayArray[i,j]:=GetThresholdArrayGray(vBitmapGrayArray,vLengthX*i+1,vLengthX*i+vLengthX,vLengthY*j+1,vLengthY*j+vLengthY);164end165else//最后⼀列166begin167 vResultGrayArray[i,j]:=GetThresholdArrayGray(vBitmapGrayArray,vLengthX*i+1,vLengthX*i+vLengthX+vModX,vLengthY*j+1,vLengthY*j+vLengthY+vModY); 168end;169173 Result:=vResultGrayArray;174//数组释放175for i:=0to sBmp.Width-1do176begin177 setlength(vBitmapGrayArray[i],0);178end;179 setlength(vBitmapGrayArray,0);180end;181182procedure TForm1.Button4Click(Sender: TObject);183var184 vP:PByteArray;185 x,y:Integer;186 vBmp:TBitmap;187 vGray:Integer;188 vLengthX, vLengthY, vModX, vModY,vRowMod,vColMod: Word;189 vX,vY:Byte;190 vGrayArray:ThresholdValueArray;191 vRow,vCol:byte;192begin193if Image1.Picture.Graphic =nil then194begin195 ShowMessage('没有图⽚！');196 Exit;197end;198 vX:=StrToIntDef(editX.Text ,3);199 vY:=StrToIntDef(editY.Text ,3);200201//暂时最多分成255*255块202if (vX<1) or (vX>255) or (vY<1) or (vY>255) then203begin204 MessageBox(Handle,PChar('X和Y的范围：1到255; 请输⼊在这个范围内的数字！'),PChar(Application.Title),MB_ICONEXCLAMATION); 205 Exit;206end;207 Label6.Caption:='总块数:'+inttostr(vX*vY);208 vBmp:=TBitmap.Create;209 vBmp.Assign(Image1.Picture.Bitmap);210 vBmp.PixelFormat:=pf24bit;211212 vGrayArray:=GetThresholdValue(vBmp,vX,vY);213for y:=0to vBmp.Height-1do214begin215 vP:=vBmp.ScanLine[y];216 vRow:=y div vLengthY;217 vRowMod:=y div vLengthY;218if vRow<vY then219begin220if vRowMod>0then221 vRow:=vRow+1;222end;223for x:=0to vBmp.Width-1do224begin225 vCol:=x div vLengthx;226 vColMod:=x div vLengthx;227if vCol<vX then228begin229if vColMod>0then230 vCol:=vCol+1;231end;232 vGray:=(77*vP[3*x+2] + 149*vP[3*x+1] + 29*vP[3*x]) shr8;233if vGray>vGrayArray[vCol,vRow] then234begin235 vP[3*x+2]:=255;236 vP[3*x+1]:=255;237 vP[3*x]:=255;238end239else240begin241 vP[3*x+2]:=0;242 vP[3*x+1]:=0;243 vP[3*x]:=0;244end;245end;246end;247 Image2.Picture.Assign(vBmp);248 vBmp.Free;249end;250251procedure TForm1.EditXChange(Sender: TObject);252begin253 Label6.Caption:='总块数：'+inttostr(StrToIntDef(EditX.Text ,0)*strtointDef(EditY.Text,0));--------unit结束--------Form开始1object Form1: TForm12 Left = 5133 Top = 3264 Width = 9105 Height = 5286 Caption = 'Form1'7 Color = clBtnFace8 Font.Charset = DEFAULT_CHARSET9 Font.Color = clWindowText10 Font.Height = -1111 = 'MS Sans Serif'12 Font.Style = []13 OldCreateOrder = False14 PixelsPerInch = 9615 TextHeight = 1316object Image1: TImage17 Left = 818 Top = 1619 Width = 42520 Height = 33721 Center = True22 Proportional = True23 Stretch = True24end25object Image2: TImage26 Left = 44827 Top = 1628 Width = 42529 Height = 33730 Center = True31 Proportional = True32 Stretch = True33end34object Label1: TLabel35 Left = 1636 Top = 36037 Width = 38538 Height = 2539 AutoSize = False40 Caption = '图⽚宽x⾼:'41end42object Label2: TLabel43 Left = 52844 Top = 36045 Width = 27346 Height = 1347 Alignment = taCenter48 AutoSize = False49 Caption = '按块求出阈值'50end51object Label3: TLabel52 Left = 45753 Top = 38154 Width = 7355 Height = 1356 Caption = '输⼊X x Y块：'57end58object Label4: TLabel59 Left = 53360 Top = 38161 Width = 2462 Height = 1363 Alignment = taRightJustify64 AutoSize = False65 Caption = 'X:'66end67object Label5: TLabel68 Left = 62069 Top = 38070 Width = 2171 Height = 1772 Alignment = taRightJustify73 AutoSize = False74 Caption = 'Y:'75end76object Label6: TLabel77 Left = 70478 Top = 38379 Width = 18580 Height = 1381 AutoSize = False82 Caption = '总块数：'83end84object Label7: TLabel85 Left = 51286 Top = 44087 Width = 37788 Height = 4589 AutoSize = False90 Caption = '理应是块数分的越多，越准确！本⼈这个呈抛物线的感觉，'#13#10'有⼀个最优的块数，算了先不找原因了，抛砖引⽟，哈哈哈'91 WordWrap = True92end93object Button1: TButton94 Left = 1695 Top = 41696 Width = 16197 Height = 2598 Caption = 'Button1_加载图⽚'99 TabOrder = 0100 OnClick = Button1Click101end102object Button2: TButton103 Left = 232104 Top = 416105 Width = 177106 Height = 25107 Caption = 'Button2_⼆值化_默认阈值'108 TabOrder = 1109 OnClick = Button2Click110end111object Button4: TButton112 Left = 560113 Top = 407114 Width = 297115 Height = 25116 Caption = 'Button4_分块求平均阈值，按块⼆值化'117 TabOrder = 2118 OnClick = Button4Click119end120object EditX: TEdit121 Left = 567122 Top = 378123 Width = 49124 Height = 21125 ImeName = '中⽂(简体) - 搜狗拼⾳输⼊法'126 TabOrder = 3127 Text = 'EditX'128 OnChange = EditXChange129end130object EditY: TEdit131 Left = 649132 Top = 379133 Width = 47134 Height = 21135 ImeName = '中⽂(简体) - 搜狗拼⾳输⼊法'136 TabOrder = 4137 Text = 'EditY'138 OnChange = EditXChange139end140object OpenPictureDialog1: TOpenPictureDialog141 Filter = 'Bitmaps (*.bmp)|*.bmp'142 Left = 72143 Top = 368144end145end------------Form结束。

boosting分类

boosting分类摘要：1.Boosting 分类简介2.Boosting 分类的核心思想3.Boosting 分类的方法4.Boosting 分类的优缺点5.Boosting 分类的应用实例正文：Boosting 分类是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个基本分类器来提高分类准确率。

这种方法主要应用于二分类问题，例如文本分类、图像分类等。

Boosting 分类的核心思想是加权训练样本。

在每一轮训练中，Boosting 算法会根据样本的权重来调整训练样本，使得分类器更加关注那些容易被误分类的样本。

这样，当多个基本分类器组合起来时，它们可以相互补充，从而提高分类准确率。

Boosting 分类的方法主要包括三种：AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM) 和XGBoost。

AdaBoost 是一种基于梯度的Boosting 方法，其主要思想是在每一轮训练中，根据样本的权重来调整基本分类器的权重。

GBM 是另一种基于梯度的Boosting 方法，它使用了树模型，可以处理更复杂的数据结构。

XGBoost 是GBM 的优化版本，它使用了更加高效的算法，可以更快地训练模型。

Boosting 分类的优点是它可以提高分类准确率，尤其是在处理大量数据时。

此外，Boosting 分类方法也相对简单，易于实现和理解。

然而，Boosting 分类也存在一些缺点，例如它可能会过拟合，导致在测试集上的表现不佳。

一个典型的Boosting 分类应用实例是文本分类。

例如，我们可以使用Boosting 分类来对新闻文章进行分类，根据它们的主题将它们分为不同的类别。

这样，我们就可以根据分类结果来推荐相关的新闻给读者。

另一个应用实例是图像分类，例如，我们可以使用Boosting 分类来对图片进行分类，根据它们的内容将它们分为不同的类别。

Boosting和Bagging算法的高分辨率遥感影像分类探讨

第35卷第5期测绘科学V o L 35 No ．52010年9月S ci e n c e of Su rv ey in g a nd Ma pp in gSep ．Boosting 和Bagging 算法的高分辨率遥感影像分类探讨陈绍杰①，逄云峰②(①龙岩学院资源工程学院，福建龙岩364012；②龙1=I 矿业集团生产处，山东龙1=1265700)【摘要】多分类器集成能够有效地提高遥感分类精度、降低结果中的不确定性，基于样本操作的Boosting 和 Bagging 算法是多分类器系统常用的两种算法。

针对高分辨率卫星遥感分类的需求，以Quickbird 数据为例，分别以BP 神经网络、RBF 神经网络和决策树为基分类器，对Boosting 和Bagging 算法的应用效果进行了实验和分析评价。

结果表明Boosting 算法和Bagging 算法能够用于高分辨率遥感影像分类，具有较好的分类性能。

【关键词】多分类器集成；Boost ing ；Bagg ing ；高分辨率遥感【中图分类号】Tfr75l 【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307(20io)05-0169-041引言类判决将根据分量分类器判决结果的投票来决定。

一般来说，这些分量分类器是同构的，可能都是神经网络分类器、当前遥感分类的两个主要的发展方向是：①提出和构 SVM 分类器或都是决策树分类器等。

对于Bagging 算法，组建新的遥感分类方法，如人工神经网络、支持向量机、人合多个分类器能通过减小误差方差从而减小期望误差值，工免疫算法等；②多分类器的集成与组合。

多分类器系越多的分类器参与，误差方差就越小"J J 。

Bagging 算法通统的基本思想是通过对分类器集合中分类器的选择与组合，过随机的有放同的选取训练样本，改变训练样本集合，使获得比任何单一分类器更高的精度。

由于不同分类器能够多个分类器进行组合，得到一个性能改进的组合分类器。

基于多类在线Boosting的图像识别算法

类器 KSFA Weak Learner [ 6 ] . 这些弱分类器的使用都部分地解决了在多类情况下使用 Boo sting 算法的问题 . 但是由于对构建的弱分类器有较多的要求和较强的约束限制 ,导致对应的多类 Boo sting 算法适用性不强 . 本文提出一种将在线 Boo sting 由两类分类器扩展到多类分类器的新算法 , 其对弱分类器的构建没有特别的要求 ,只需满足传统 AdaBoo st 的要求 , 即只要求弱分类器的性能比随机猜测稍好 . 本文算法将错误纠正输出编码 ( error2correcting o utp ut code , ECOC) 分类方法的思想融合到在线 Boo sting 算法中 ,构造了一种可以解决多类问题的在线学习算法 .
Abstract : Aiming at t he difficult y of applying o nline Boo sting to multiclass image recognitio n , a new o nline Boo sting algo rit hm based o n error2correcting o utp ut code ( ECOC ) is p resented. In t his algorit hm , a f unctio n fo r class label mapping is used when calculating t he erro r rates of weak classifier s. Furt hermore , t he met hod to up date t he weight s of t raining samples and weak classifier s are bot h given. The experiment result s o n different database show t his algo rit hm is accurate and ro bust . Key words : image recognitio n ; multiclass ; o nline Boo sting

集成学习Boosting算法综述

集成学习Boosting算法综述集成学习是当前机器学习领域的一个重要研究方向，而Boosting算法则是集成学习中一类重要的方法。

Boosting算法的主要思想是通过多个弱学习器的组合来提高预测精度和稳定性，从而更好地解决分类和回归问题。

在本篇文章中，我们将对Boosting算法进行综述，介绍其基本理论、应用领域、评价与展望，以及未来的发展趋势。

Boosting算法的基本理论可以追溯到1990年代，当时一些学者发现将多个弱学习器组合起来可以显著提高预测精度。

Boosting算法基于这一思想，通过迭代地训练弱学习器和调整其权重，使得整个集成学习器的性能优于单个学习器。

Boosting算法的优化思想主要是通过调整样本数据的权重分布，使得每个弱学习器都能够专注于之前学习器难以处理的样本，从而降低错误率。

在模型建立方面，Boosting 算法通常采用基于决策树的弱学习器，但也可以使用其他类型的弱学习器。

Boosting算法在机器学习、数据挖掘和自然语言处理等领域都有广泛的应用。

在机器学习领域，Boosting算法被广泛应用于图像分类、语音识别、自然语言处理等任务。

例如，AdaBoost算法被用于人脸检测和识别，以及文本分类任务中。

在数据挖掘领域，Boosting算法被应用于关联规则挖掘、聚类分析等任务，如Adaboost.M1算法被用于挖掘频繁项集。

在自然语言处理领域，Boosting算法被应用于词性标注、命名实体识别等任务，如朴素贝叶斯分类器被作为弱学习器，通过Boosting算法提高其性能。

对于Boosting算法的评价，我们可以看到其具有以下优点：提高预测精度：通过多个弱学习器的组合，Boosting算法能够降低错误率，提高预测精度。

稳定性高：Boosting算法对数据集的初始分布和噪声干扰不敏感，具有较好的稳定性。

容易实现：Boosting算法的实现比较简单，可以方便地与其他机器学习算法进行结合。

Delphi1051 基于Boosting算法的图像分类2

基于Boosting算法的图像分类摘要图像分类属于模式识别的范畴，可以作为图像搜索引擎的预滤波，以降低图像检索时的图像匹配数量，提高检索速度。

图像分类常采用经典的模式识别方法有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval，CBIR)已经成为非常活跃的研究领域之一。

我们先把图像库中的图像按照类型进行简单的分类，然后根据图像纹理特征、形状特征、颜色特征等进行组合，构造颜色直方图，运用Boosting算法进行最佳特征点子集的选择，把一些简单的，不太准确的弱分类器按照一定的方法组成一个复杂的，准确的强分类器，用Delphi语言编程实现人物画、风景画、国画及卡通画的分类。

文章分四部分，首先介绍图像分类的基础知识和Boosting算法及其算法流程，然后是Boosting算法在图像分类中的应用，最后是实验结果和分析。

关键词：图像分类，Boosting算法，基于内容的图像检索目录第1章图像分类基础知识 (1)1.1 数字图像与图像分类 (1)1.2 图像的几种常见格式 (1)1.3 图像基本属性 (2)1.4 研究背景及其发展方向 (2)第2章BOOSTING算法及其理论基础 (4)2.1 从数据中学习和PAC性质 (4)2.2 Boosting算法的理论基础——弱分类器的存在性 (5)2.3 Boosting算法及其算法流程 (6)2.4 AdaBoost算法的训练错误率 (7)第3章基于BOOSTING算法的图像分类 (8)3.1 图像分类的特征表示 (8)3.1.1 颜色特征 (8)3.1.2 形状特征 (9)3.2 基于Boosting算法的图像分类 (9)3.2.1 分类目标 (9)3.2.2 特征提取 (10)第4章实验结果与分析 (21)4.1 实验数据图像 (21)4.2 实验结果分析 (21)4.3 具体实现过程 (24)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)根据分类目标把图像大体可以分为以下几种类型：图3.1图像分类目标根据这两类图像之间的不同，用颜色方差直方图把这些差异表示出来。

Boosting算法简介

Boosting算法简介转⾃：/baiduforum/article/details/6721749⼀、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是⼀种把若⼲个分类器整合为⼀个分类器的⽅法，在boosting算法产⽣之前，还出现过两种⽐较重要的将多个分类器整合为⼀个分类器的⽅法，即boostrapping⽅法和bagging⽅法。

我们先简要介绍⼀下bootstrapping⽅法和bagging⽅法。

1）bootstrapping⽅法的主要过程主要步骤： i)重复地从⼀个样本集合D中采样n个样本 ii)针对每次采样的⼦样本集，进⾏统计学习，获得假设H i iii)将若⼲个假设进⾏组合，形成最终的假设H final iv)将最终的假设⽤于具体的分类任务 2）bagging⽅法的主要过程主要思路： i)训练分类器从整体样本集合中，抽样n* < N个样本针对抽样的集合训练分类器C i ii)分类器进⾏投票，最终的结果是分类器投票的优胜结果但是，上述这两种⽅法，都只是将分类器进⾏简单的组合，实际上，并没有发挥出分类器组合的威⼒来。

直到1989年，Yoav Freund与Robert Schapire提出了⼀种可⾏的将弱分类器组合为强分类器的⽅法。

并由此⽽获得了2003年的哥德尔奖（Godel price）。

Schapire还提出了⼀种早期的boosting算法，其主要过程如下： i)从样本整体集合D中，不放回的随机抽样n1 < n个样本，得到集合D1 训练弱分类器C1 ii)从样本整体集合D中，抽取n2 < n个样本，其中合并进⼀半被C1分类错误的样本。

得到样本集合D2 训练弱分类器C2 iii)抽取D样本集合中，C1和C2分类不⼀致样本，组成D3 训练弱分类器C3 iv)⽤三个分类器做投票，得到最后分类结果到了1995年，Freund and schapire提出了现在的adaboost算法，其主要框架可以描述为： i)循环迭代多次更新样本分布寻找当前分布下的最优弱分类器计算弱分类器误差率 ii)聚合多次训练的弱分类器在下图中可以看到完整的adaboost算法：现在，boost算法有了很⼤的发展，出现了很多的其他boost算法，例如：logitboost算法，gentleboost算法等等。

Boosting算法

❖ 分布权值向量Ut ❖ 一般初始化为等概率分布 ❖ 具体训练过程中，如果某个样本点已
经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它的权重就降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提高。 ❖ 权重更新过的样本集被用于训练下一个分类器，整个训练过程如此迭代地进行下去
Ut = （1,1,1） Ut = ( 2,1,0 )
A C
B
A A
B
MOST
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11
更新样本权值
Adaptive Boosting
❖ 使分类器之间的差别越大越好 ❖ Gt这个模型在使用U(t+1)n的时候得到的error很大，即预测效果非常不好，那就表示由U(t+1)n计算的Gt+1会与Gt
8
概述
Boosting方法思想
❖ 通过对样本集的操作获得样本子集,然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。他可以用来提高其他弱分类算法的识别率,也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于Boosting 框架中,通过Boosting框架对训练样本集的操作, 得到不同的训练样本子集,用该样本子集去训练生成基分类器;每得到一个样本集就用该基分类算法在该样本集上产生一个基分类器,这样在给定训练轮数 n 后,就可产生 n 个基分类器,然后Boosting框架算法将这 n个基分类器进行加权融合,产生一个最后的结果分类器,在这 n个基分类器中,每个单个的分类器的识别率不一定很高,但他们联合后的结果有很高的识别率,这样便提高了该弱分类算法的识别率。在产生单个的基分类器时可用相同的分类算法,也可用不同的分类算法,这些算法一般是不稳定的弱分类算法,如神经网络(BP) ,决策树(C4.5)等。

基于多核Boosting特征组合的高光谱影像分类

基于多核Boosting特征组合的高光谱影像分类
张梦顺;郭连坤
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2022()3
【摘要】针对高光谱数据多特征组合问题,提出了一种在多核学习框架下利用多核Boosting实现特征组合最优和异质互补的高光谱影像分类算法。

此算法充分利用了高光谱遥感数据的光谱特征和空间特征,在大量的影像属性和分类器中实现最优分类,以充分利用遥感数据的互补信息。

多核Boosting算法是对常用的多特征组合方法的拓展,与传统的多核学习方法不同,该方法是在多核学习的基础上将高光谱图像的光谱域和空间域信息投影到不同核空间中形成核矩阵,然后将核矩阵转化成弱支持向量机分类器组,最后利用Boosting算法对不同给定特征的弱分类器进行学习得到不同权重的强分类器,从而将特征与分类器结合。

最终分类精度可以提高
5%~6%,实现多特征优势组合。

【总页数】4页(P130-133)
【关键词】高光谱影像分类;多核Boosting学习;空间-光谱特征组合;弱分类器【作者】张梦顺;郭连坤
【作者单位】合肥市测绘设计研究院;西安天目测绘地理信息有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Bagged CART和Boosted CART的高光谱影像分类技术研究
2.多核融合多尺度特征的高光谱影像地物分类
3.聚类特征和 SVM 组合的高光谱影像半监督协同分类
4.基于多核SVM的高光谱影像植被精细分类
5.基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类法
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Boosting算法进化史

Boosting算法进化史背景：当前的热门算法中，除了神经⽹络在图像和⽂字、⾳频等领域⼤放异彩之外，集成学习中的xgboost,lightGBM,CatBoost也在kaggle等机器学习平台上成为了炙⼿可热的⼯具。

明确概念：1、Boosting（提升）2、Adaptive Boosting（⾃适应增强）3、Gradient Boosting（梯度提升）4、Decision Tree（决策树）⼀、Boosting关于boosting（提升算法）的概念，上⽂有简单介绍过，提升算法（这是⼀类算法族的称呼，不是指某种具体算法）是通过改变训练样本的权重（如果基分类器不⽀持则通过调整采样的⽅式改变基分类器的训练样本分布），学习多个分类器，并将这些分类器进⾏线性组合，提⾼分类的性能。

下⾯要讲的集成算法都属于提升算法⼆、Adaboost（Adaptive Boosting⾃适应增强算法）针对分类任务，李航的《统计学习⽅法》中有详细介绍总结⼀下流程如下图所⽰经过上述学习，我们已经可以明确adaboost的核⼼是1）计算基分类器的误差2）计算基分类器的权重3）更新样本的权重4）最后的结合策略针对回归任务，adaboost有以下步骤三、GBDT（GBDT泛指所有梯度提升树算法，包括XGBoost，它也是GBDT的⼀种变种，为了区分它们，GBDT⼀般特指“Greedy Function Approximation：A Gradient Boosting Machine”⾥提出的算法，只⽤了⼀阶导数信息。

）参考⾃：GBDT是以CART树（回归树）作为基分类器的boosting算法。

与Adaboost通过每次调整样本的权值来训练不同的基分类器不同，GBDT是通过将残差作为拟合⽬标训练⼼得基分类器。

先看⼀下GBDT应⽤于回归任务的原理其实，我⼀直对GBDT中的“梯度提升”很不理解，因为最优化理论中，梯度下降优化算法已经很熟悉了，拿两者进⾏⽐较，我总是觉得GBDT 依然是“梯度下降”⽽⾮“梯度提升”，如下图是某个博客上的对⽐，这分明都是使⽤的“梯度下降”。

基于多核Boosting方法的通用目标分类和识别

ｓｌｅｃａｓｆａｉｎｐｏｌｍｓｏｖｌｓｉｃｔｒｂｅ．ＡｏｅａａｏｓｆａｗｏｋｉｒｐｓｄｔｎｏｖｅｅｔｏｏｄａｔｉｏｎｖｌＲｅｌＡｄｂｏｔｒｍｅｒｓｐｏｏｅｏｉｖｌｅｋｒｌｍｅｈｄｔｅｌｗｉｎｈ
关键词：核函数；图像分类；多尺度特征；核空间线性学习器；Ａｄｂｏｔａｏｓ；距离学习
中图分类号：Ｔ１１Ｐ８文献标志码：Ａｄｉ１．９９．ｓ．０ —０Ｘ．０１１．ｌｏ：０６／ｉｎ１３５１２１．０】３ｊｓ００
（ｐｒｎＥｅｔｃｌｎｔｅｒｇＺｅａｇＵｉｒｉ，ｎｚｏ０７Ｃｉａ）Ｄｅａｔｔｆｌｒａｇｎｅｉ，ｈｊｎｎｖｓｔＨａｇｈｕ３２，ｈｎｍｅｏｃｉＥｎｉｅｙ１０
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｋｅｎｅｆｒｌｕｎｃｉｎｉａｔｏｓｎｏｒａｍｅｈｏｍｌｔｄｆｒｍａｅａｅｏｒｚｔｏｎｏｍａｈｉ－ｍｅｉｎｆａｕｒｓｎｔｏｉｇｃｔｇｉａｉｔｐｇｈｄｉｎｓｏｅｔｅｉｏ
ＧｅｅａｊｃｔｇｒｚｔｎａｄＲｅｏｎｔｎｎｒｌｔｅｏｉａｉｎｃｇｉｏＯｂｅＣａｏｉ
ＢａｅｎＭｕｌｉｋｅｎｅｏｔｎｇＭｅｈｄｓｄｏｔ— ｒｌＢｏｓｉｔｏ
ＬＩＹｉｎｉＮ — ｎｇ，ＷＥＩＷｅ，ＤＡＩＹｕａｍｉｉｎ— ｎｇ

Delphi实现计算机视觉常用图像处理算法

Delphi实现计算机视觉常用图像处理算法摘要:由于图像处理涉与到了大量的程序编制工作,因此,如何合理选择一种简洁高效的编程工具,减少研究工作中的复杂性,就成为了计算机数字图像处理中不可回避的问题。

本文就利用Delphi实现对计算机视觉中常用图像处理方法。

关键词:计算机视觉;数字图像处理;DelphiThe Algorithms for Image Processing ofComputerVision Implemented in Delphi Abstract:Image processing involves lots ofprogramming. Hence how to select a programming toolwith simplicity andhigh efficiency became an unavoidable problem in computer-based digital image processing. For reference, this articleimplemented the image processing algorithms in common usewith Delph.iKey words:computer vision; digital image processing; Delphi1 引言计算机视觉[1]是采用各种成象系统代替视觉器官作为输入手段,并通过计算机技术来完成替代大脑完成处理和解释任务的一门学科,其最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。

在计算机视觉的发展过程中,图像处理、模式识别、图像理解这一系列相关学科的发展对其有着至关重要的推动作用。

本文中,就将如何利用Delphi开发工具对计算机视觉中应用较多的一些数字图像处理方法进行实现进行详细讨论。

1 Delphi实现技术在Delphi中,专门定义了一组对象和部件用以绘制图形[2],完成一些简单的图像功能。