车牌检测级联分类器快速训练算法

针对传统AdaBoost算法的不足，分析了训练过程中出现过训练及分类器退化的问题，并提出了解决这一问题的有效新方法。新方法主要对样本及时更新和样本权重的更新规则进行了调整。使用该方法训练级联车牌检测器，实验结果表明，新方法较好地解决了传统AdaBoost算法中所出现的过训练及退化问题，在保证检测率的同时降低了误检率，并且训练时间缩短了50％左右。