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J-GLOBAL ID:200902259451104794   整理番号:08A0633818

オブジェクト検出のための識別型特徴共起選択

Discriminative Feature Co-Occurrence Selection for Object Detection
著者 (4件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: 1257-1269  発行年: 2008年07月 
JST資料番号: B0519B  ISSN: 0162-8828  CODEN: ITPIDJ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ブースティングプロセスの各段階で複数特徴の共起の組込みにより,計算コストを抑えながら高い精度を実現するオブジェクト検出フレームワークを提案した。これら特徴共起はシーケンシャル前方選択により自動的に発見され,オブジェクトの構造的類似性の抽出が可能である。ここでは特徴共起表現に関し,長方形特徴,特徴値量子化,複数長方形特徴の共起,について論じた。識別特徴共起の選択に関しては,弱分類器,離散AdaBoost(DAB)に基づく学習手順,実AdaBoost(RAB)に基づく学習手順,識別特徴共起に対する探索,について詳細に論じた。ブートストラッピング中に得られたポジティブサンプルと,それに似てはいるが困難性を含んでいるネガティブサンプルの両者を用いた評価実験を行い,交差検証法による性能評価実験を6種類実施した。それらは,DABに基づく分類器間の性能比較,結合特徴数の選択,RABに基づく分類器間の性能比較,拡張された特徴集合を持つDABに基づく分類器間の性能比較,拡張特徴集合を持つRABに基づく分類器間の性能比較,オクルージョンに対するロバスト性の評価,である。その結果,提案アルゴリズムにより得られる特徴検出器の検出率が高いことを確認した。
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分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (2件):
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