انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله روش جدیدی بر مبنایAdaBoost در زمینه سیستم‌های مولتی مودال بیومتریک ارائه می‌گردد. AdaBoost برای غلبه بر مشکل محدودیت داده‌های آموزشی در سیستم‌های تک ساختاری بکار می‌رود که از ترکیب شبکه‌های عصبی مختلفی با نام "آموزش یافته‌های ضعیف" تشکیل می‌گردد. ساده‌ترین شبکه عصبی یعنی یک نرون تنها، نقش آموزش یافته‌های ضعیف را دارا می‌باشد. آزمایشات متعددی با تعداد تکرارها و ورودی‌های متفاوت در این مقاله صورت پذیرفته است. نتایج بدست آمده از ساختار چندگانه AdaBoost در قیاس با ساختارهای یگانه نتایج بهتری را ارائه می‌دهد. در مطالعه ساختار ابتدایی soft AdaBoost ، طبق انتظار، نتایج حاصل به قوت نتایج بدست آمده از سیستمAdaBoost حاشیه سخت نمی‌باشد. علت گرایش به سمت حاشیه نرم، حساسیت کمتر آن نسبت به نویز در قیاس با ساختار حاشیه سختAdaBoost می‌باشد. همچنین نتایج نهایی وابسته به مقدار اختیار شده برای ضریب ایجاد حاشیه نرم (c) می‌باشد که اثر افزایشC در کاهش خطا به صورت تقریباً نمایی ملاحظه شده است.