DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/10663

Arxiu Descripció MidaFormat
dracvillam.pdf922,92 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: Villamizar, M.A. [et al.]. Shared random Ferns for efficient detection of multiple categories. A: International Conference on Pattern Recognition. "20th International Conference on Pattern Recognition". Estambul: 2010, p. 388-391.
Títol: Shared random Ferns for efficient detection of multiple categories
Autor: Villamizar Vergel, Michael Alejandro Veure Producció científica UPC; Moreno-Noguer, Francesc Veure Producció científica UPC; Andrade-Cetto, Juan Veure Producció científica UPC; Sanfeliu Cortés, Alberto Veure Producció científica UPC
Data: 2010
Tipus de document: Conference report
Resum: We propose a new algorithm for detecting multiple object categories that exploits the fact that different categories may share common features but with different geometric distributions. This yields an efficient detector which, in contrast to existing approaches, considerably reduces the computation cost at runtime, where the feature computation step is traditionally the most expensive. More specifically, at the learning stage we compute common features by applying the same Random Ferns over the Histograms of Oriented Gradients on the training images. We then apply a boosting step to build discriminative weak classifiers, and learn the specific geometric distribution of the Random Ferns for each class. At runtime, only a few Random Ferns have to be densely computed over each input image, and their geometric distribution allows performing the detection. The proposed method has been validated in public datasets achieving competitive detection results, which are comparable with state-of-the-art methods that use specific features per class.
URI: http://hdl.handle.net/2117/10663
DOI: 10.1109/ICPR.2010.103
Versió de l'editor: http://dx.doi.org/10.1109/ICPR.2010.103
Apareix a les col·leccions:VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel.ligents. Ponències/Comunicacions de congressos
Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC. Ponències/Comunicacions de congressos
Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial. Ponències/Comunicacions de congressos
Altres. Enviament des de DRAC
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Aquest ítem (excepte textos i imatges no creats per l'autor) està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons
Creative Commons

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius