Abstrakt. Vi inför ett nytt tillvägagångssätt för att lära sig delbaserad objektdetektering genom funktionssyntes. Vår metod består av en iterativ process av funktionsgenerering och beskärning. En funktionsgenereringsprocess presenteras där grundläggande delbaserade funktioner utvecklas till en funktionshierarki med hjälp av operatörer för dellokalisering, delraffinering och delkombination. Feature beskärning görs med hjälp av en ny funktion val algoritm för linjär SVM, kallas Prediktive Feature Selection (PFS), som styrs av viktförutsägelse. Algoritmen gör det möjligt att välja mellan O(10 6 ) funktioner på ett effektivt men korrekt sätt. Vi analyserar giltigheten och beteendet hos PFS och demonstrerar empiriskt dess hastighets- och noggrannhetsfördelar jämfört med relevanta konkurrenter. Vi presenterar en empirisk utvärdering av vår metod på tre human detektionsdataset inklusive nuvarande de-facto-riktmärken (INRIA och Caltech fotgängardataset) och en ny utmanande datauppsättning av barnbilder i svåra situationer. Utvärderingen tyder på att vår strategi är i nivå med de bästa nuvarande metoderna och går vidare med den senaste tekniken om Caltechs utbildningsdata för fotgängare.
Bar-Hillel m.fl. I REF infördes en ny metod för att lära sig delbaserad upptäckt av människor genom funktionssyntes.
Part-Based Feature Synthesis for Human Detection
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}