En objektdetektor måste upptäcka och lokalisera varje instans av objektklassen av intresse för bilden. Många nya detektorer antar ett skjutfönster för att minska problemet till en av att avgöra om detektionsfönstret för närvarande innehåller en giltig objekt instans eller bakgrund. Maskininlärning baserade discriminanter såsom SVM och booster används vanligtvis för detta, ofta i form av klassificering kaskader för att möjliggöra snabbare avvisande av enkla negativa. Vi hävdar att "en klass" metoder - en som främst fokuserar på att modellera utbudet av den positiva klassen - är ett användbart alternativ till binära discriminanter i sådana tillämpningar, särskilt i de tidiga stadierna av kaskaden där en klass metoder kan tillåta enklare klassificeringar och snabbare avvisande. Vi implementerar detta i form av en kort kaskad av effektiva klassifikationer av närmaste konvexa modeller, som börjar med linjära klassifikationer av avstånd till affinhyperplane och interiör-av-hypersfär och efterbehandling med kerneliserade hypersfärklassiatorer. Vi visar att våra metoder har mycket konkurrenskraftiga prestanda på Faces i Wild och ESOGU ansikte detektion dataset och state-of-theart prestanda på INRIA Person dataset. Som förväntat ger enklassens formuleringar en signifikant minskning av klassificeringskomplexiteten i förhållande till motsvarande tvåklassers formuleringar.
Cevikalp och Triggs REF utformade en kort kaskad av effektiva, närmaste konvexa modellklassare för ansiktsdetektering.
Efficient object detection using cascades of nearest convex model classifiers
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}