特徴生成機能を有する識別器の学習法(一般セッション5)

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概要

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• 近年、一般的に用いられている顔検出の手法としてAdaBoostを用いた手法が有名である。AdaBoostには新たな特徴を生成する機能がないので、あらかじめ多量の特徴を用意する必要があり、また検出性能は用意した特徴に依存してしまう。本論文では新たな特徴をGAによって生成し、特徴に対してReal AdaBoostの確信度と特徴間の独立性と同時に評価することで、識別に有効な特徴の生成・選択を行い、識別器を構築する。

• 一般社団法人情報処理学会の論文
• 2008-01-17

著者

• 和田 俊和

  和歌山大学システム工学部

• 呉 海元

  和歌山大学

• 呉 海元

  和歌山大学 システム工学部

• 和田 俊和

  和歌山大学

• 呉 海元

  和歌山大学システム工学部

• 呉 海元

  和歌山大学システム工学部情報通信システム学科

• 正田 和之

  和歌山大学システム工学部

• 呉 海元

  和歌山大学・システム工学部

• 呉 海元

  和歌山大学システム工学研究科

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