ブースティングの判別高速化と顔検出への応用
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概要
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ブースティングによる判別器を高速化する手法を提案する.例えば顔検出のように適用対象によっては,訓練時間や判別精度だけでなく判別時の計算コストが問題となる場合がある.本稿ではブースティングによる判別器の高速化法として γ 打ち切り法と順序構造学習を提案する.鍵となるアイディアは,一般に全ての弱判別器を評価する前に,判別関数の符号が分かるという事実である.我々の手法の一つの利点は判別器の精度を落とさない点である.もう一つの利点は順序構造学習が教師なし学習であるため,共変量シフトの状況に適応できることである.実際に提案法を顔検出に適用した結果,判別の計算コストを 20% 削減することに成功した.
- 2011-08-29
著者
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川喜田 雅則
九州大学大学院システム情報科学府
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竹内 純一
九州大学大学院システム情報学府:財団法人九州先端科学技術研究所
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川喜田 雅則
九州大学大学院システム情報科学府:財団法人九州先端科学技術研究所
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竹内 純一
九州先端科学技術研究所|九州大学大学院システム情報科学研究院
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亀山 祐和
富士フイルム株式会社r&d統括本部画像技術センター
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泉 亮多
九州大学大学院システム情報科学府|九州先端科学技術研究所
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高森 哲弥
富士フイルム株式会社R&D統括本部画像技術センター
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高森 哲弥
富士フイルム株式会社r&d統括本部画像技術センター
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川喜田 雅則
九州大学システム情報科学府 ; 九州先端科学技術研究所
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