The system and method of the present invention described herein improves the classification accuracy by generating the classifier indicating the actions that can be distinguished in itself, respectively. By using the design of the classifier, a subset of the feature vector is randomly selected subset of the feature vector is selected randomly, the method by one exemplary embodiment generates a classifier for each . Different subsets of feature vectors, since it is used for each classifier, classifier of each show a behavior that can be distinguished itself. For example, when used as a classifier in the classifier array, classifier, to improve the classification accuracy. This is one of the classifier is the misclassification commit, since no other classifiers in the array is repeated, the accuracy of the classifier entire array can be improved.本明細書で説明される本発明のシステム及び方法は、各々がそれ自体の区別できる行動を示す分類器を生成することによって分類精度を向上させる。1つの例示的な実施形態よる方法は、特徴ベクトルのサブセットを無作為に選択し、無作為に選択された特徴ベクトルのサブセットを、分類器の設計に用いることによって、各々の分類器を生成する。特徴ベクトルの異なるサブセットが、各々の分類器に対して用いられるので、各々の分類器はそれ自体の区別できる行動を示す。分類器は、例えば分類器アレイで分類器として用いられるとき、分類精度を向上させる。これは、分類器の1つが犯す誤分類は、アレイ内の他の分類器が繰り返すことがないので、分類器アレイ全体の精度が向上する。
