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J-GLOBAL ID：202002273394565508   整理番号：20A0905641

サポートベクトルマシンを用いたHOGおよびGA特徴選択による顔検出【JST・京大機械翻訳】

Face Detection via HOG and GA Feature Selection with Support Vector Machines

著者 (4件)： Binli Mustafa Keman (Izmir University of Economics,Electrical and Electronic Engineering Department,Balc,ova Izmir,Turkey) ,  Can Demiryilmaz Burak (Izmir University of Economics,Electrical and Electronic Engineering Department,Balc,ova Izmir,Turkey) ,  Ekim Pinar Oguz (Izmir University of Economics,Electrical and Electronic Engineering Department,Balc,ova Izmir,Turkey) ,  Yeganli Faezeh (Izmir University of Economics,Electrical and Electronic Engineering Department,Balc,ova Izmir,Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ELECO  ページ： 610-613  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： 本研究は,画像の特徴選択と分類の文献における以前の研究を結合することによって,画像オブジェクトの特徴選択と分類の新しい方法を採用した。新しいアルゴリズムにおいて,画像上のウィンドウをスライドする代わりに,正規化カットと画像セグメンテーションアルゴリズムを適用することによってウィンドウをスケーリングする代わりに,オブジェクトの位置に関連する情報を考慮した。従って,検索画像ウィンドウプロセスのスケーリングを超えている。この目的のために,ヒストグラム指向勾配(HOG)記述子を採用することによって抽出された画像特徴の得られたセグメントを,次元の曲線から画像を明らかにする。これらの抽出された特徴は,遺伝的アルゴリズム(GA)法を適用することにより最適化され,顔を検出し,HOG特徴結果と比較される。本研究の主目的は,詳細記述応用におけるサポートベクトルマシン(SVM)分類器の精度を改善することである。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  画像特性 ,  *特徴選択 ,  ヒストグラム ,  正規化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  *顔検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  HOG ,  Ga ,  特徴選択 ,  顔検出