Search
Abstract
W pracy zaprezentowano architekturę systemu służącego do tworzenia algorytmów wykorzystujących metodę AdaBoost i służących do wykrywania obiektów (np. twarzy) na obrazach. System został podzielony na wyspecjalizowane moduły w celu umożliwienia łatwej rozbudowy i efektywnego zrównoleglenia implementacji przeznaczonej dla superkomputera. Na przykład, system może być rozszerzony o nowe cechy i algorytmy ich ekstrakcji bez konieczności modyfikowania pozostałych modułów. Można go również w prosty sposób zaadaptować do nowych typów danych. Powstało w ten sposób środowisko do tworzenia algorytmów uczenia, które mogą być przydatne w wielu dziedzinach wymagających przeprowadzania detekcji i rozpoznawania obiektów.
Cite as
Full text
full text is not available in portal
Keywords
Details
- Category:
- Monographic publication
- Type:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
- Title of issue:
- Advances in Systems Science strony 353 - 361
- Language:
- English
- Publication year:
- 2010
- Bibliographic description:
- Dembski J., Smiatacz M.: Modular machine learning system for training object detection algorithms on a supercomputer// Advances in Systems Science/ ed. ed. Adam Grzech, Paweł Świątek, Jarosław Drapała. Warszawa: Academic Publishing House EXIT, 2010, s.353-361
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 180 times