Hand Detection Using Cascade of Softmax Classifiers
المؤلفون المشاركون
Zhao, Yan-Guo
Zheng, Feng
Song, Zhan
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Sliding-window based multiclass hand posture detections are often performed by detecting postures of each predefined category using an independent detector, which makes it lack efficiency and results in high postures confusion rates in real-time applications.
To tackle such problems, in this work, an efficient cascade detector that integrates multiple softmax-based binary (SftB) models and a softmax-based multiclass (SftM) model is investigated to perform multiclass posture detection in parallel.
The SftB models are used to distinguish the predefined postures from the background regions, and the SftM model is applied to discriminate among all the predefined hand posture categories.
Another usage of the cascade structure is that it could effectively decompose the complexity of background pattern space and therefore improve the detection accuracy.
In addition, to balance the detection accuracy and efficiency, the HOG features of increasing resolutions will be adopted by classifiers of increasing stage-levels in the cascade structure.
The experiments are implemented under various scenarios with complicated background and challenging lightings.
Results show the superiority of the proposed SftB classifiers over the traditional binary classifiers such as logistic regression, as well as the accuracy and efficiency improvements brought by the softmax-based cascade architecture compared with the noncascade multiclass softmax detectors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Yan-Guo& Zheng, Feng& Song, Zhan. 2018. Hand Detection Using Cascade of Softmax Classifiers. Advances in Multimedia،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118492
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Yan-Guo…[et al.]. Hand Detection Using Cascade of Softmax Classifiers. Advances in Multimedia No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118492
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Yan-Guo& Zheng, Feng& Song, Zhan. Hand Detection Using Cascade of Softmax Classifiers. Advances in Multimedia. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118492
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118492
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