Temat: klasyfikator AdaBoost

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Multiscaled hybrid features generation for AdaBoost object detection
Autorzy:: Dembski, J.
Tematy:: object detection
machine learning
biometrics
AdaBoost classifier
high resolution images
detekcja obiektów
uczenie maszynowe
biometria
klasyfikator AdaBoost
obrazy wysokiej rozdzielczości; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333917.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This work presents the multiscaled version of modified census features in graphical objects detection with AdaBoost cascade training algorithm. Several experiments with face detector training process demonstrate better performance of such features over ordinal census and Haar-like approaches. The possibilities to join multiscaled census and Haar features in single hybrid cascade of strong classifiers are also elaborated and tested. The high resolution example images were used in detector training process.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Wybrane metody klasyfikacyjne
Some methods of classification
Autorzy:: Kozakiewicz, Bartłomiej
Opis:: Informatyzacja oraz cyfryzacja zycia codziennego, które dokonały sie pod koniec XX i na poczatku XXI wieku spowodowały powstanie olbrzymich zbiorów danych (populacja klientów, tresci wyszukiwane, przesyłane w sieci). Bardzo czesto obecne systemy informatyczne (programisci) staja przed problemem klasyfikacji ów danych (przyporzadkowanie ich do własciwej kategorii). Owe problemy wymusiły rozwój metod klasyfikacji przy uzyciu statystyki. Klasyfikacja jest dzis szeroko wykorzystywana w swiecie nauki, biznesu, przemysłu czy medycyny. Klasyfikacja polega na mozliwie najlepszym rozdzieleniu obserwacji z róznych populacji. W pracy zostana zaprezentowane teoretyczne podstawy pieciu metod klasyfikacji. Rozdział pierwszy został oparty na notatkach własnych z wykładów oraz ksiazce "Rachunek prawdopodobienstwa dla (prawie) kazdego" autorów J. Jakubowski, R. Sztencel. Przedstawione zostały podstawowe zagadnienia rachunku prawdopodobienstwa i statystyki, niezbedne do zrozumienia problemu klasyfikacji. Kolejna czesc to wprowadzenie do metod klasyfikacji, w której przedstawione zostało zagadnienie klasyfikacji, problem budowy klasyfikatora oraz kryteria porównawcze róznych metod klasyfikacyjnych. Pierwszym z opisanych klasyfikatorów jest Naiwny klasyfikator Bayes’a, najprostsza z przedstawionych w pracy metod. Został on opisany w rozdziale trzecim, który bazuje na wykładzie dra hab. Tadeusza Pankowskiego dotyczacym klasyfikacji metoda Bayesa. Rozdział czwarty przedstawia metode oparta na regresji logistycznej. Do jej przedstawienia najpierw zdefiniowano uogólniony model liniowy (ksiazka J. J. Faraway "Extending the linear model with R. Generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models"). Nastepnie ustalajac pewne załozenia został przedstawiony szczególny przypadek powyzszego modelu, tj. model regresji logistycznej. Czesc opisujaca metode drzew klasyfikacyjnych powstała w znacznej mierze w oparciu o pozycje "Classification and regression trees" autorów L. Breiman, H. J. Friedman, A. R. Olshen, J. C. Stone. Warto wspomniec iz jeden z autorów tj., Leo Breiman, wniósł olbrzymi wkład w dziedzine uczenia maszynowego oraz rozwój metod klasyfikacji. Ponadto wykorzystano materiały zawarte w ksiazkach P.Cichosza "Systemy uczace sie" oraz "Statystyczne systemy uczace sie" autorów J. Koronacki, J. Cwik. Powyzsze dwie pozycja sa chyba najlepszymi zródłami wiedzy na temat metody klasyfikacji, a dostepnymi w jezyku polskim. Podobnie dwa ostatnie rozdziały opieraja sie na trzech wczesniej przedstawionych pozycjach [3], [12], [2]. Przedstawiony został w nich problem utworzenia najlepszej rodziny klasyfikatorów z wczesniej juz zbudowanych (np. metoda lasów losowych korzysta z drzew klasyfikacyjnych) Ponadto w czesci poswieconej algorytmowi Adaboost posiłkowano sie ksiazka R. E. Shapire "A brief introduction to boosting".
Computerization and digitization of everyday's life that have taken place at the end XX and early XXI century caused the emergence of huge collections data (customer population, searchable content, networked). Very often present information systems (programmers) are facing a problem of classification data (assigning them to the correct category). These problems have forced the development of grading methods using statistics. Classification is today widely used in the world of learning, business, industry or medicine. Classification is as good as possible separation of observations from different populations. Theoretical foundations of the five methods will be presented classification. The first chapter was based on notes from the lectures and book "Probability for (almost) any" authors" J. Jakubowski, R. Sztencel. The basic issues of the account were presented the probability and statistics needed to understand the problem classification. Another part is an introduction to the classification methods, in which presented the problem of classification, the problem of building a classifier, and comparative criteria for different classification methods. The first classifier described is Bayesian Naive Classifier, the simplest of the methods presented in the work. It has been described in the chapter the third, which is based on the lecture dr hab. Tadeusz Pankowski "Bayesian method". Fourthchapter presents a logistic regression-based approach. Down its presentation first defined a generalized linear model (book J. J. Faraway "Extending the linear model with R. Generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models"). Then fix some the assumption is presented in a special case of the above model, ie logistic regression model. The section describing the classification tree method was developed in a considerable way based on "Classification and regression trees" of authors of L.Breiman, H. J. Friedman, A. R. Olshen, J. C. Stone. It is worth mentioning One of the authors, Leo Breiman, made a tremendous contribution to the field of learning Machine learning and the development of classification methods. Also used materials included in the books of P.Cichosz "Learning systems" and "Statistical Learning Systems" of authors J. Koronacki, J. Cwik. The above two The position is probably the best source of knowledge about the classification method, Available in Polish. Similarly, the last two chapters are based on three previously presented Positions [3], [12], [2]. The problem was presented Create the best classifier family from the earlier built (eg random forest method uses classification trees) In addition, the part devoted to the Adaboost algorithm was used R. R. Shapire's book "A brief introduction to boosting".
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "klasyfikator AdaBoost" wg kryterium: Temat