Abstract-A kaskad ansikte detektor använder en sekvens av nod klassificerare för att skilja ansikten från icke-ansikten. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att designa nodklassificeringar i kaskaddetektorn. Tidigare metoder används maskininlärning algoritmer som samtidigt väljer funktioner och bildar ensemble klassificerare. Vi hävdar att om dessa två delar frikopplas har vi friheten att utforma en klassificering som uttryckligen tar upp de svårigheter som orsakas av det asymmetriska inlärningsmålet. Det finns tre bidrag i detta dokument: Den första är en kategorisering av asymmetrier i inlärningsmålet och varför de gör ansiktsdetektion svårt. Den andra är algoritmen Forward Feature Selection (FFS) och en snabb förberäkningsstrategi för AdaBoost. FFS och den snabba AdaBoost kan minska träningstiden med cirka 100 och 50 gånger, jämfört med en naiv implementering av AdaBoost funktionen urvalsmetod. Det sista bidraget är en Linjär Asymmetrisk Classifier (LAC), en classifier som explicit hanterar det asymmetriska inlärningsmålet som ett väldefinierat begränsat optimeringsproblem. Vi demonstrerade experimentellt att LAC resulterar i en förbättrad ensembleklassningsprestanda.
Wu och Al. REF anställd Forward Feature Selection (FFS) algoritm för att girigt välja funktioner.
Fast Asymmetric Learning for Cascade Face Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}