EnMS: Early non-Maxima Suppression
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F12%3APU95988" target="_blank" >RIV/00216305:26230/12:PU95988 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
EnMS: Early non-Maxima Suppression
Popis výsledku v původním jazyce
Detection of objects in images using statistical classifiers is a well studied and documented technique. Different applications of such detectors often require selection of the image position with the highest response of the detector -- they perform non-maxima suppression. This article introduces the concept of Early non-Maxima Suppression, which aims to reduce necessary computations by making the non-Maxima Suppression decision early based on incomplete information provided by a partially evaluated classifier. We show that the error of one such speculative decision with respect to a decision made based on response of the complete classifier can be estimated by collecting statistics on unlabeled data. The article then considers a sequential strategyof multiple early non-Maxima suppression tests which follows the structure of soft-cascade detectors commonly used for object detection. We also show that an optimal (fastest for requested error rate) suppression strategy can be created
Název v anglickém jazyce
EnMS: Early non-Maxima Suppression
Popis výsledku anglicky
Detection of objects in images using statistical classifiers is a well studied and documented technique. Different applications of such detectors often require selection of the image position with the highest response of the detector -- they perform non-maxima suppression. This article introduces the concept of Early non-Maxima Suppression, which aims to reduce necessary computations by making the non-Maxima Suppression decision early based on incomplete information provided by a partially evaluated classifier. We show that the error of one such speculative decision with respect to a decision made based on response of the complete classifier can be estimated by collecting statistics on unlabeled data. The article then considers a sequential strategyof multiple early non-Maxima suppression tests which follows the structure of soft-cascade detectors commonly used for object detection. We also show that an optimal (fastest for requested error rate) suppression strategy can be created
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LC06008" target="_blank" >LC06008: Centrum počítačové grafiky</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS
ISSN
1433-7541
e-ISSN
—
Svazek periodika
2012
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
121-132
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—