Abstrakt
This work presents the multiscaled version of modified census features in graphical objects detection with AdaBoost cascade training algorithm. Several experiments with face detector training process demonstrate better performance of such features over ordinal census and Haar-like approaches. The possibilities to join multiscaled census and Haar features in single hybrid cascade of strong classifiers are also elaborated and tested. The high resolution example images were used in detector training process.
Autor (1)
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 18 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
- otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Opublikowano w:
-
Journal of Medical Informatics & Technologies
nr 24,
strony 75 - 82,
ISSN: 1642-6037 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2015
- Opis bibliograficzny:
- Dembski J.: Multiscaled Hybrid Features Generation for AdaBoost Object Detection// Journal of Medical Informatics & Technologies. -Vol. 24., (2015), s.75-82
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 131 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Pupil detection supported by Haar feature based cascade classifier for two-photon vision examinations
- M. Martynow,
- A. Zielińska,
- M. Marzejon
- + 2 autorów
2019