基于随机森林分类的快速标签检测

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。