Wyszukiwarka
Abstrakt
The article presents different sets of Haar-like features defined for adaptive boosting (AdaBoost) algorithm for face detection. Apart from a simple set of pixel intensity differences between horizontally or vertically neighboring rectangles, the features based on rotated rectangles are considered. Additional parameter that limits the area on which the features are calculated is also introduced. The experiments carried out on the set of MIT 19x19 face and non-face examples showed the usefulness of particular types of features and their influence on generalization.
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja monograficzna
- Typ:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
- Tytuł wydania:
- Image Processing & Communications/ Image Processing and Communication Challenges 2 strony 143 - 149
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2010
- Opis bibliograficzny:
- Dembski J.: Feature type and size selection for adaboost face detection algorithm// Image Processing & Communications/ Image Processing and Communication Challenges 2/ ed. ed. Ryszard S. Choraś, Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy. Chennai, Indie: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010, s.143-149
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 112 razy