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針對隨機森林學習方法訓練數(shù)據(jù)時存在的過擬合問題，通過改進各決策節(jié)點的決策函數(shù)設(shè)計一種模糊森林學習方法。利用高斯隸屬度函數(shù)構(gòu)建決策樹上各節(jié)點的決策函數(shù)，將確定決策路徑轉(zhuǎn)換為模糊決策路徑。根據(jù)樣本從根節(jié)點到葉節(jié)點所經(jīng)過的所有決策節(jié)點的模糊決策值乘積生成模糊路徑。結(jié)合各模糊路徑與相應(yīng)葉節(jié)點預測參數(shù)得到預測結(jié)果。將模糊森林學習方法應(yīng)用到行人檢測領(lǐng)域，分別對Haar特征和方向梯度直方圖特征進行學習與分類。實驗結(jié)果表明，與經(jīng)典的Adaboost、支持向量機和隨機森林分類器相比，模糊森林方法可有效提高行人檢測的識別率。
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行人檢測
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