【24h】

Boosting in classifier fusion vs. fusing boosted classifiers

机译:增强分类器融合与融合增强的分类器

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摘要

In this paper we investigate the performance of boosting used for fusing various classifiers. We propose a new boosting - based algorithm for fusion and we show through empirical studies on texture image data sets that it outperforms existing SVM-based classifier fusion technique in terms of accuracy, computational efficiency and robustness.
机译:在本文中,我们研究了用于融合各种分类器的boosting的性能。我们提出了一种新的基于Boosting的融合算法,并通过对纹理图像数据集的经验研究表明,该算法在准确性,计算效率和鲁棒性方面均优于现有的基于SVM的分类器融合技术。

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