I detta dokument föreslår vi en ny trädstrukturerad multi-view ansikte detektor (MVFD), som antar grov-till-fine strategi för att dela upp hela ansiktet utrymme i mindre och mindre subrymder. För detta ändamål, en nyligen förlängd öka algoritm som heter Vector Boosting är utvecklad för att träna prediktorer för grenning noder av trädet som har multi-komponenter utgångar som vektorer. Vår MVFD täcker ett stort utbud av ytor, till exempel +/-45° rotation i plan (RIP) och +/-90° rotation utanför plan (ROP), och uppnår hög noggrannhet och fantastisk hastighet (ca 40 ms per ram på en 320 240 videosekvens) jämfört med tidigare publicerade verk. Som ett resultat, genom att helt enkelt rotera detektorn 90°, 180° och 270°, en rotation invariant (360° RIP) MVFD genomförs som uppnår realtid prestanda (11 fps på en 32 videosekvens) med hög noggrannhet.
Till exempel Huang et al. REF använder vektorn öka för att träna prediktorer för förgrening noder av trädet som har multi-komponenter utgångar som vektorer för ansiktsdetektering.
Vector boosting for rotation invariant multi-view face detection
{'venue': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'journal': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}