Підхід до вдосконалення методу Віоли - Джонса при вирішенні задач розпізнавання зображення

Автор(и)

  • Олег Іванович Лісовиченко к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики НТУУ “КПІ”,
  • Давид Георгійович Мелкон студент кафедри технічної кібернетики НТУ України «КПІ»,

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.28.2016.82393

Ключові слова:

метод Віоли - Джонса, бустинг, Adaboost, Waldboost, Soft cascade, псевдопозитивні результати

Анотація

У даній статті розглядаються варіанти щодо поліпшення швидкості обробки і розпізнавання обрисів обличчя на зображенні за методом Віоли - Джонса.

Основна увага приділяється розгляду різних методів «бустинга», використання яких дозволило б замінити або поліпшити стандартне рішення в методі Віоли- Джонса. Використавши нові технології, ми б прискорили обробку зображення за ознаками Хаара і спроміглись уникнути надлишків при проведенні обчислень.

Також, в статті було розглянуто питання про заміну способу навчання класифікатора. Поліпшений спосіб фільтрації дасть нам можливість побудувати більш надійний каскад, який буде давати меншу кількість хибнопозитивних результатів при обробці зображення.

Посилання

P. Viola and M.J. Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features.— 2001

J. Sochman, J. Matas. AdaBoost,— 2010

R. Rojas. AdaBoost and the super bowl of classifiers a tutorial introduction to adaptive boosting. — 2009

Schapire R.; Singer Y. Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions. CiteSeerX: 10.1.1.33.4002. — 1999 — P. 3 – 17.

J.Sochman, J.Matas. WaldBoost – Learning for Time Constrained Sequential Detection — 2010 — P. 7 – 17.

L.Bourdev, J.Brandt. Robust Object Detection via Soft Cascade. P. 2 – 5.

##submission.downloads##