Построение классификаторов с использованием искусственных нейронных сетей и принципа ADABOOST

Проблема построения различного рода детекторов объектов на изображениях до сих пор остаётся актуальной задачей, несмотря на набор достаточно сильных методов, описанных в литературе. Одним из методов, ставших стандартом для построения эффективных и быстрых классификаторов, является каскад Виолы–Джонса, который до сих пор является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени и его реализация была включена в открытую библиотеку компьютерного зрения OpenCV. Для экспериментов в данной работе использовалась база данных изображений При прикладном использовании алгоритмов в компьютерном зрении существенным фактором становится вычислительная сложность. Предпочтительно использовать в качестве классификаторов пороговые решающие функции или Хаар-признаки, вычислительная сложность которых мала. Однако, на практике ADABOOST, как жадный алгоритм, не всегда даёт эффективную комбинацию классификаторов. В данной работе рассмотрен подход к построению классификаторов сравнимой эффективности, на примере задачи детектирования лица.

• Кравчук А.В.
• Гулина К.И.
• Стадник А.В.

• Искусство. Декоративно-прикладное искусство. Фотография. Музыка. Игры. Спорт

• Социальные (общественные) науки
• Науки о человеке