판별 함수를 이용한 문턱치 선정에 의한 약분류기 개선

샴 아디카리; 유현중; 김형석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 샴 아디카리 (전북대학교) 유현중 (상명대학교) 김형석 (전북대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제10권 제12호

발행연도: 2010.12

수록면: 84 - 90 (7page)

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Viola와 Jones가 사용한 Haar-like 특징 기반 약분류기의 분별력을 개선하기 위하여, 2차 판별식에 기반한 판정 경계(decision boundary) 결정 방법을 제안한다. Viola와 Jones가 부스팅된 약분류기 앙상블을 사용해서 강분류기를 만들 때 사용한 단일 판정 경계 기반 약분류기는 특징 공간을 지나치게 단순하게 해석한 산물이어서 대부분의 경우 최적이 아니며, 객체 클래스와 배경 클래스 간을 효율적으로 분별하기에 흔히 너무 약하다. 이 논문에서 제안하는 2차 판별식 분석에 기반한 방법은 객체 클래스와 배경 클래스사이에 다중 판정 경계를 사용하는 약분류기를 만들어준다. 1000개의 positive 샘플과 3000개의 negative 샘플을 훈련에 사용하고, 500개의 positive와 500개의 negative를 테스트에 사용한 차량 검출 실험을 통해서, 기존의 단일 문턱치 기반 약분류기 방식에 비해, 제안 기법이 더 적은 수의 분류기를 사용하면서도 더 우수한 분류 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

#약분류기 #Haar-like 특징 #AdaBoost #판별함수 #문턱치 #Weak Classifiers #Haar-like Features #Discriminant Function #Threshold

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

P. Viola / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

P. Viola / 2004 / Robust Real-Time Face Detection / International Journal of Computer Vision 57(2):137~154

Y. Freund / 1997 / A decision- theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting / Journal of Computer and System Sciences

R. E. Schapire / 1999 / Improved Boosting Algorithms Using Confidence-Rated Predictions / Machine Learning 37:297~336

S. Z. Li / 2004 / FloatBoost Learning and Statistical Face Detection / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 26(9):1112~1123

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샴 아디카리

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유현중

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논문수 9 이용수 912

Hyongsuk Kim

소속기관 전북대학교

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