Detta dokument presenterar en ny metod för fotgängare klassificering som innebär att använda syntetiserade virtuella prover av en lärd generativ modell för att förbättra klassificeringen prestanda för en diskriminerande modell. Vår generativa modell fångar förkunskaper om fotgängarklassen i form av ett antal probabilistiska form- och texturmodeller, var och en anpassad till en viss fotgängarställning. Aktivt lärande ger en koppling mellan den generativa och diskriminerande modellen, i den meningen att den förra selektivt provtas så att utbildningsprocessen vägleds mot de mest informativa proverna av den senare. I storskaliga experiment på verkliga datauppsättningar av tiotusentals prover, visar vi en betydande förbättring i klassificeringen prestanda av den kombinerade generativ-diskriminativ strategi över discriminativ-enbart tillvägagångssätt (den senare exemplifieras av ett neuralt nätverk med lokala mottagliga fält och en stöd vektor maskin med Haar wavelet funktioner).
Enzweiler och Gavrila REF använde syntetiserade virtuella prover av en lärd generativ modell för att förbättra klassificeringsprestandan hos en diskriminerande modell.
A mixed generative-discriminative framework for pedestrian classification
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}