講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-09-06 10:00
ブースティングの判別高速化と顔検出への応用 ○泉 亮多・川喜田雅則・竹内純一(九大/九州先端科学技研)・胡 軼・高森哲弥・亀山祐和(富士フイルム) PRMU2011-70 IBISML2011-29 |
抄録 |
(和) |
ブースティングによる判別器を高速化する手法を提案する.例えば
顔検出のように適用対象によっては,訓練時間や判別精度だけでな
く判別時の計算コストが問題となる場合がある.
本稿ではブースティ
ングによる判別器の高速化法として$\gamma$打ち切り法と順序構造学習を
提案する.鍵となるアイディアは,一般に全ての弱判別器を評価す
る前に,判別関数の符号が分かるという事実である.我々の手法の
一つの利点は判別器の精度を落とさない点である.もう一つの利点
は順序構造学習が教師なし学習であるため,共変量シフトの状況に
適応できることである.実際に提案法を顔検出に適用した結果,
判別の計算コストを20\%削減することに成功した. |
(英) |
We propose an acceleration technique for boosting classification.
Not only classification
accuracy and/or training cost but also cost of classification itself can be critical in several apprications including face
detection. In this paper, we propose $\gamma$ truncation rule and Order Structure Learning for boosting classifier.
The key idea of our proposal is the fact that one can determine the sign of discriminant function
before all weak learners are evaluated in general. An advantage is that our algorithm has
no loss in classification accuracy. Another advantage is that our proposal is a unsupervised
learning so that it can treat a covariate shift situation.
Moreover, we applied the proposal method to the face detector.
As a result, our proposal succeeds in reducing the classification cost by 20\%. |
キーワード |
(和) |
ブースティング / 判別コスト / 高速化 / 顔検出 / / / / |
(英) |
boosting / classification cost / acceleration technique / face detection / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 194, IBISML2011-29, pp. 111-117, 2011年9月. |
資料番号 |
IBISML2011-29 |
発行日 |
2011-08-29 (PRMU, IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
PRMU2011-70 IBISML2011-29 |