Sammanfattning — I detta dokument presenterar vi en allmän exempelbaserad ram för att upptäcka objekt i statiska bilder av komponenter. Tekniken demonstreras genom att utveckla ett system som lokaliserar människor i belamrade scener. Systemet är uppbyggt med fyra distinkta exempelbaserade detektorer som är utbildade för att separat hitta de fyra komponenterna i människokroppen: huvudet, benen, vänster arm och höger arm. Efter att ha försäkrat sig om att dessa komponenter finns i rätt geometrisk konfiguration kombinerar en andra exempelbaserad klassificering resultatet av komponentdetektorerna för att klassificera ett mönster som antingen en apersono eller en anonperson.o Vi kallar denna typ av hierarkisk arkitektur, där lärande sker i flera steg, en adaptiv kombination av klassiatorer (ACC). Vi presenterar resultat som visar att detta system presterar betydligt bättre än en liknande helkropp person detektor. Detta tyder på att förbättringen av prestanda beror på den komponentbaserade metoden och ACC-dataklassificeringsarkitekturen. Algoritmen är också mer robust än den fullständiga persondetekteringsmetoden genom att den är kapabel att lokalisera delvis ockluderade vyer av människor och människor vars kroppsdelar har liten kontrast till bakgrunden.
Till exempel Mohan et al. REF delade upp människokroppen i fyra komponenter, huvudet, benen, vänster arm och höger arm, och lärde sig en detektor genom att använda en polynom SVM med Haar wavelet funktioner för varje komponent.
Example-Based Object Detection in Images by Components
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}