Performance Improvement of Classifier by Combining Disjunctive Normal Form features

Min, Hyeon-Gyu; Kang, Dong-Joong

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자료유형: 학술저널

저자정보: Min, Hyeon-Gyu (Dept. Mechanical Engineering, Pusan National University) Kang, Dong-Joong (Dept. Mechanical Engineering, Pusan National University)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제10권 제4호

발행연도: 2018.1

수록면: 50 - 64 (15page)

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This paper describes a visual object detection approach utilizing ensemble based machine learning. Object detection methods employing 1D features have the benefit of fast calculation speed. However, for real image with complex background, detection accuracy and performance are degraded. In this paper, we propose an ensemble learning algorithm that combines a 1D feature classifier and 2D DNF (Disjunctive Normal Form) classifier to improve the object detection performance in a single input image. Also, to improve the computing efficiency and accuracy, we propose a feature selecting method to reduce the computing time and ensemble algorithm by combining the 1D features and 2D DNF features. In the verification experiments, we selected the Haar-like feature as the 1D image descriptor, and demonstrated the performance of the algorithm on a few datasets such as face and vehicle.

#Object detection #ensemble learning #adaboost #2D DNF cell classifier

참고문헌 (6)

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Pedro F. Felzenszwalb / 2010 / Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models / IEEE Trans. PAMI 32(9):9~2010

김동욱 / 2014 / A Fast and Accurate Face Tracking Scheme by using Depth Information in Addition to Texture Information / Journal of Electrical Engineering & Technology 9(2):707~720

Timo Ojala / 2002 / Multiresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classifiecation with Local Binary Patterns / IEEE Trans. PAMI 24(7):971~987

VOQUANG NHAT / 2014 / Illumination Invariant Object Tracking with Adaptive Sparse Representation / International Journal of Control, Automation, and Systems 12(1):195~201

D. Wang / 2013 / Online Object Tracking with Sparse Prototypes / IEEE Trans. Image Processing 22(1):314~325

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이 논문의 저자 정보

Min, Hyeon-Gyu

소속기관 Dept. Mechanical Engineering, Pusan National University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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Kang, Dong-Joong

소속기관 부산대학교 기계공학과

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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