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J-GLOBAL ID：201202291604289086   整理番号：12A1554516

オンライン複数事例サンプルによるデータレベル物体検出器の適応

DATA LEVEL OBJECT DETECTOR ADAPTATION WITH ONLINE MULTIPLE INSTANCE SAMPLES

著者 (5件)： ZENG Bobo (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  ZENG Bobo (Tsinghua Univ., Shenzhen, CHN) ,  WANG Guijin (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  RUAN Zhiwei (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  LIN Xinggang (Tsinghua Univ., Beijing, CHN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.2  ページ： 1397-1400  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オフライン訓練済物体検出器の性能は配備環境によって低下しうる。今回,新しい環境に対してデータレベル物体検出器を適応させる手法を提案した。少量のオフラインデータを用いて物体を定位し,擬陽性物体をマニュアル除去した。オフライン訓練と完全な互換性を持たせ,実装を容易化した。原MILBoost(MB)の最適化における線探索を除去し,MBを高効率化した。人検出実験を行い,提案手法の適応化の有効性を確認した。

シソーラス用語： *物体認識 ,  *人間 ,  オンライン処理 ,  検出器 ,  事例ベース推論 ,  学習アルゴリズム ,  データ蓄積 ,  画像処理
準シソーラス用語： オフライン処理 ,  画像検出 ,  適応化 ,  物体検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  サンプル ,  物体検出 ,  適応