3.2 Cascade of classifiers and Adab

3.2 Cascade of classifiers and Adaboost algorithm:
When we have got the feature set and the training
set of positive and negative samples, which is
discussed next chapter, any number of machine learning
algorithm could be used to learn a classification
function. n the system we need a strong classifier
based on a large set of weak classifiers by
re-weighting the samples, so that a cascade of
classifiers is used to classify the license plate. t is a
degenerated decision tree where at each stage a
classifier is trained to detect all of license plate in the
interest image scope while rejecting a certain fraction
of the non-license-plate patterns (Fig. 6)

Kết quả (Việt) 1:

3.2 cascade máy phân loại và Adaboost thuật toán:Khi chúng tôi đã có tính năng thiết lập và đào tạotập hợp các mẫu tích cực và tiêu cực, mà làthảo luận chương kế tiếp, bất kỳ số nào của máy họcthuật toán có thể được sử dụng để tìm hiểu một phân loạichức năng. n hệ thống chúng tôi cần một loại mạnh mẽDựa trên một tập lớn các máy phân loại yếu bởilại hệ số mẫu, để một thác của cácMáy phân loại được sử dụng để phân loại các tấm giấy phép. t là mộtquyết định nhâ cây nơi ở từng giai đoạn mộtloại được đào tạo để phát hiện tất cả tấm giấy phép trong cácphạm vi quan tâm đến hình ảnh trong khi từ chối một phần nhất địnhMô hình phòng không giấy phép-tấm (hình 6)

Kết quả (Việt) 2:

3.2 Cascade của phân loại và thuật toán AdaBoost:
Khi chúng tôi đã có tính năng thiết lập và đào tạo
tập hợp các mẫu tích cực và tiêu cực, mà là
thảo luận chương tiếp theo, bất kỳ số lượng máy tính học tập
thuật toán có thể được sử dụng để tìm hiểu một phân loại
chức năng. n hệ thống chúng ta cần một phân loại mạnh mẽ
dựa trên một tập hợp lớn các phân loại yếu bằng
lại trọng số mẫu, vì vậy mà một chuỗi các
phân loại được sử dụng để phân loại các tấm giấy phép. t là một
cây quyết định thoái hóa mà ở mỗi giai đoạn một
phân loại được huấn luyện để phát hiện tất cả các tấm giấy phép trong
phạm vi hình ảnh quan tâm trong khi từ chối một phần nhất định
của các mô hình không giấy phép tấm (Hình 6).