Detail publikace
Exploiting neighbors for faster scanning window detection in images
detekce objektů, obrazové příznaky, WaldBoost
Detekce objektů pomocí skenování obrazu rychlým klasifikátorem je široce používaná metoda, která se používá i v komerčních aplikacích. Takové detektory doposud zpravidla nevyužívaly toho, že informace extrahovaná z jedné pozice obrazu může být použita i pro rozhodnutí o okolních pozicích. Existence této nevyužité informace je sama o sobě jistým vodítkem k závěru, že takovéto přístupy nejsou optimální. V tomto článku navrhujeme efektivní a výpočetně nenáročný postup, jak tuto sdílenou informaci využít k rychlejší detekci. Hlavní myšlenkou navrhovaného řešení je předpovídat odezvy klasifikátoru na blízkých okolních pozicích a přeskočit vyhodnocování tohoto klasifikátoru na takových pozicích, kde je predikce dostatečně jistá a pravděpodobnost chyby dostatečně nízká. Za účelem predikce, je vytvořen nový klasifikátor, který používá obrazová příznaky, které jsou počítány původním detekčním klasifikátorem. Výsledky ukazují, že je tímto postupem možné snížit čas potřebný pro zpracování obrazu až čtyřikrát při jen nepatrném zvýšení chybovosti detekce. V některých případech je tak možné dosáhnout v průměru i méně než jednoho obrazového příznaku počítaného na jednu pozici obrazu. Článek představuje navrženou metodu predikce a výsledky na několika datových sadách s použitím několika různých druhů obrazových příznaků.
@inproceedings{BUT35132,
author="Pavel {Zemčík} and Michal {Hradiš} and Adam {Herout}",
title="Exploiting neighbors for faster scanning window detection in images",
booktitle="ACIVS 2010",
year="2010",
series="Lecture Notes in Computer Science",
volume="6475",
pages="100--111",
publisher="Springer Verlag",
address="Sydney",
isbn="978-3-642-17690-6",
url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/9410/"
}