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김정현 (부산대학교) 등죽 (부산대학교) 김진영 (동명대학교) 강동중 (부산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제15권 제5호
발행연도
2009.5
수록면
457 - 464 (8page)

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The weak classifier of AdaBoost algorithm is a central classification element that uses a single criterion separating positive and negative learning candidates. Finding the best criterion to separate two feature distributions influences learning capacity of the algorithm. A common way to classify the distributions is to use the mean value of the features. However, positive and negative distributions of Haar-like feature as an image descriptor are hard to classify by a single threshold. The poor classification ability of the single threshold also increases the number of boosting operations, and finally results in a poor classifier. This paper proposes a weak classifier that uses multiple criterions by adding a probabilistic criterion of the positive candidate distribution with the conventional mean classifier: the positive distribution has low variation and the values are closer to the mean while the negative distribution has large variation and values are widely spread. The difference in the variance for the positive and negative distributions is used as an additional criterion. In the learning procedure, we use a new classifier that provides a better classifier between them by selective switching between the mean and standard deviation. We call this new type of combined classifier the “Mixed Weak Classifier”. The proposed weak classifier is more robust than the mean classifier alone and decreases the number of boosting operations to be converged.
#AdaBoost #weak classifier #strong classifier #cascade #mixed weak classifier #face detection

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. ADABOOST ALGORITHM
Ⅲ. 약한 분류기 성능 개선 방법
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (8)

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1. [보고서] - M. Jones / 2003 / Fast multi-view face detection google schola 2. [학술대회논문] - H. Zhang / 2006 / Learning-based license plate detection using global and local features / ICPR. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition : 1102 ~ 1105 google schola 3. [학술대회논문] - P. Viola / 2003 / Detecting pedestrians using patterns of motion and appearance / The 9th ICCV : 734 ~ 741 google schola 4. [학술대회논문] - P. Viola / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / In Proceedings,IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Y. Freund / 1999 / A short introduction to boosting / J. of Japanese Society for Artificial Intelligence 14 (5) : 771 ~ 780 google schola

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