Reinforced AdaBoost Learning for Object Detection with Local Pattern Representations
المؤلفون المشاركون
Lee, Younghyun
Han, David K.
Ko, Hanseok
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
A reinforced AdaBoost learning algorithm is proposed for object detection with local pattern representations.
In implementing Adaboost learning, the proposed algorithm employs an exponential criterion as a cost function and Newton’s method for its optimization.
In particular, we introduce an optimal selection of weak classifiers minimizing the cost function and derive the reinforced predictions based on a judicial confidence estimate to determine the classification results.
The weak classifier of the proposed method produces real-valued predictions while that of the conventional Adaboost method produces integer valued predictions of +1 or −1.
Hence, in the conventional learning algorithms, the entire sample weights are updated by the same rate.
On the contrary, the proposed learning algorithm allows the sample weights to be updated individually depending on the confidence level of each weak classifier prediction, thereby reducing the number of weak classifier iterations for convergence.
Experimental classification performance on human face and license plate images confirm that the proposed method requires smaller number of weak classifiers than the conventional learning algorithm, resulting in higher learning and faster classification rates.
An object detector implemented based on the proposed learning algorithm yields better performance in field tests in terms of higher detection rate with lower false positives than that of the conventional learning algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Younghyun& Han, David K.& Ko, Hanseok. 2013. Reinforced AdaBoost Learning for Object Detection with Local Pattern Representations. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1011545
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Younghyun…[et al.]. Reinforced AdaBoost Learning for Object Detection with Local Pattern Representations. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1011545
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Younghyun& Han, David K.& Ko, Hanseok. Reinforced AdaBoost Learning for Object Detection with Local Pattern Representations. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1011545
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1011545
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر