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资源说明：根据AdaBoost算法易受外点影响这一缺陷，提出一种利用Ransac算法实现抗外点干扰的鲁棒AdaBoost分类器构建方法。不同于其他AdaBoost算法在分类器构建中单纯使用样本加权或权值控制的手段，该算法将Ransac算法引入AdaBoost分类器模型构建过程中，去除潜在外点，克服现有AdaBoost算法缺陷。同时，借助Ransac算法，从全部AdaBoost分类器中选择最佳分类器模型，消除由外点引起的分类器降级。最后，将该AdaBoost分类器模型用于含有一定量外点的笔迹样本进行验证，实验结果证明了该方法的有效性。
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