Není k dispozici

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03103408" target="_blank" >RIV/68407700:21230/04:03103408 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

AdaBoost with Totally Corrective Updates for Fast Face Detection

Popis výsledku v původním jazyce

An extension of the AdaBoost learning algorithm is proposed and brought to bear on the face detection problem. In each weak classifier selection cycle, the novel totally corrective algorithm reduces aggressively the upper bound on the training error by correcting coefficients of all weak classifiers. The correction steps are proven to lower the upper bound on the error without increasing computational complexity of the resulting detector. We show experimentally that for the face detection problem, wherelarge training sets are available, the technique does not overfit. A cascaded face detector of the Viola-Jones type is built using AdaBoost with the Totally Corrective Update. The same detection and false positive rates are achieved with a detector thatis 20 perc. faster and consists of only a quarter of the weak classifiers needed for a classifier trained by standard AdaBoost. The latter property facilitates hardware implementation, the former opens scope for the increase in the searc

Název v anglickém jazyce

AdaBoost with Totally Corrective Updates for Fast Face Detection

Popis výsledku anglicky

An extension of the AdaBoost learning algorithm is proposed and brought to bear on the face detection problem. In each weak classifier selection cycle, the novel totally corrective algorithm reduces aggressively the upper bound on the training error by correcting coefficients of all weak classifiers. The correction steps are proven to lower the upper bound on the error without increasing computational complexity of the resulting detector. We show experimentally that for the face detection problem, wherelarge training sets are available, the technique does not overfit. A cascaded face detector of the Viola-Jones type is built using AdaBoost with the Totally Corrective Update. The same detection and false positive rates are achieved with a detector thatis 20 perc. faster and consists of only a quarter of the weak classifiers needed for a classifier trained by standard AdaBoost. The latter property facilitates hardware implementation, the former opens scope for the increase in the searc

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2004

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

FGR '04: Proceeding of the Sixth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition

ISBN

0-7695-2122-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

445-450

Název nakladatele

IEEE Computer Society Press

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Seoul

Datum konání akce

17. 5. 2004

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—